遥感图像融合技术的发展现状
遥感图像融合与融合技术指南
遥感图像融合与融合技术指南遥感技术的快速发展使得我们能够获取到丰富的遥感图像数据。
但是，单一图像的信息有时并不能完全满足我们对地物的准确识别和分析的需求。
因此，遥感图像融合技术应运而生。
一、遥感图像融合的定义和意义遥感图像融合是指将多幅来自不同传感器、不同波段或不同时间的遥感图像进行相互结合，形成一幅或多幅具有更全面和高质量信息的综合图像的技术。
这种综合图像可以为我们提供更准确、更全面的地物分布和特征信息。
遥感图像融合的意义在于能够弥补不同类型遥感图像的不足，提高图像质量和信息量。
例如，在高分辨率图像融合中，我们可以将高空间分辨率的光学图像与高光谱信息丰富的遥感图像融合，以获得既有高分辨率又有丰富光谱特征的图像，从而提高地物分类和识别的准确性。
二、常用的遥感图像融合方法1. 基于变换的方法基于变换的方法是指通过对原始图像进行一定的变换，将其转换为其他域中的图像，再将转换后的图像进行融合。
常见的变换包括小波变换、主成分分析、非负矩阵分解等。
这些方法通过提取图像特征或压缩信息来辅助图像融合。
2. 基于像素级的方法基于像素级的方法是指直接对原始图像进行像素级别的操作，将多幅图像的对应像素进行一定的组合，得到融合后的图像。
常见的方法有加权平均、最大像元值、高斯金字塔等。
这些方法直接对图像进行操作，简单有效。
3. 基于特征级的方法基于特征级的方法是指通过提取原始图像的特征信息，再将特征进行组合，得到融合后的图像。
常见的方法有像元级特征、纹理特征、几何特征等。
这些方法通过挖掘图像的特征信息来提高融合效果。
三、遥感图像融合的应用领域1. 地貌勘测和地质灾害监测遥感图像融合可以提供高分辨率的地表地貌信息，帮助我们更准确地了解地形变化和地质灾害的发生。
通过融合多源遥感图像，可以获得更准确的地形模型和地质信息，为地质灾害的监测和预测提供支持。
2. 农业生产和环境监测融合多源遥感图像可以提供农作物的生长情况、土地利用状况和环境污染等信息。
遥感影像处理技术的最新进展
遥感影像处理技术的最新进展遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，已经在众多领域得到了广泛应用，如国土资源调查、环境监测、城市规划等。
而遥感影像处理技术则是从海量的遥感数据中提取有用信息的关键环节。
近年来，随着计算机技术、传感器技术等的不断发展，遥感影像处理技术也取得了显著的进展。
一、高分辨率遥感影像的获取与处理随着卫星技术的不断进步，高分辨率遥感影像的获取变得越来越容易。
高分辨率意味着能够捕捉到更细微的地物特征，为更精确的分析和应用提供了可能。
然而，高分辨率影像也带来了数据量巨大、处理难度增加等问题。
在处理高分辨率遥感影像时，图像配准和融合技术显得尤为重要。
图像配准是将不同时间、不同传感器获取的影像进行精确对齐，以实现信息的综合利用。
而图像融合则是将多源影像的优势结合起来，生成一幅更具信息量和准确性的影像。
为了提高配准和融合的精度，研究人员提出了许多新的算法和模型，如基于特征点的配准方法、多尺度融合算法等。
二、多光谱和高光谱遥感影像分析多光谱遥感影像包含了多个波段的信息，能够反映地物在不同波长下的反射特性。
高光谱遥感影像则具有更高的光谱分辨率，可以提供更详细的地物光谱特征。
在多光谱和高光谱遥感影像分析中，光谱特征提取和分类是重要的研究方向。
传统的基于像素的分类方法往往忽略了地物的空间相关性，导致分类精度不高。
近年来，基于对象的分类方法逐渐兴起，它将影像分割成具有相似特征的对象，然后对对象进行分类，有效地提高了分类精度。
此外，深度学习技术也被应用于光谱特征提取和分类中，取得了较好的效果。
三、雷达遥感影像处理技术雷达遥感具有全天时、全天候的观测能力，在灾害监测、地形测绘等领域发挥着重要作用。
雷达遥感影像的处理面临着斑点噪声去除、几何校正、目标检测等挑战。
针对斑点噪声问题，研究人员提出了多种滤波算法，如均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
在几何校正方面，精确的轨道模型和地面控制点的选取是提高校正精度的关键。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势多传感器图像融合技术是近年来在计算机视觉和图像处理领域中备受关注的一个研究方向。
随着摄像头、红外相机、雷达等传感器在各个领域的广泛应用，传感器融合技术成为了解决多传感器信息整合和利用的重要手段。
本文将探讨多传感器图像融合技术的应用及发展趋势，以期为相关领域的研究者和从业者提供一定的参考价值。
一、多传感器图像融合技术的应用多传感器图像融合技术主要应用于军事、航天、医学、环境监测等领域。
军事领域是多传感器图像融合技术应用最为广泛的领域之一。
在军事装备中，不同传感器获取的信息往往具有互补性，可以通过图像融合技术将不同传感器的信息整合起来，提高目标检测与识别的准确性和鲁棒性。
航天领域是另一个重要的应用领域，多传感器融合技术可用于遥感卫星图像的处理与分析，提高图像的分辨率和信息获取能力。
在医学领域，多传感器图像融合技术可以将医学影像数据（如X光片、CT图像、核磁共振图像）进行融合处理，辅助医生进行诊断与治疗。
在环境监测领域，多传感器融合技术也可实现对大气污染、水质监测等方面的数据融合分析，提高监测系统的精度和可靠性。
随着智能交通、智能制造、智能家居等领域的不断发展，多传感器图像融合技术也逐渐应用于这些领域，例如交通监控系统中可以通过融合视频、红外图像等多传感器数据来提高交通监控的效果和准确性；智能家居系统中，通过融合声音、图像和传感器数据可以实现对环境的智能感知与控制；智能制造中的质量检测、工艺监控等方面也可以借助多传感器图像融合技术来提高精度和鲁棒性。
二、多传感器图像融合技术的发展趋势1. 动态自适应融合传感器获取的信息可能受到环境、光照等因素的干扰，因此传感器数据的质量可能会有一定的波动和变化。
未来的多传感器图像融合技术将更加注重动态自适应的融合策略，通过实时监测和分析不同传感器数据的质量和可靠性，对数据进行动态调整和融合，以保证融合结果的准确性与稳定性。
2. 多模态融合传感器不仅包括视觉传感器，还包括声音、温度、压力等多种类型的传感器。
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展，遥感技术以其高效、精准的特性，逐渐在农业领域展现出巨大的应用潜力。
本文旨在全面分析中国农业遥感技术应用的当前状况，并探讨其未来发展趋势。
我们将回顾遥感技术在农业领域的应用历程，明确其在农业监测、资源管理、灾害预警等方面的重要作用。
我们将深入探讨当前中国农业遥感技术的主要应用领域和取得的成效，包括作物生长监测、土地利用/覆盖变化、农业气象服务等。
我们将结合国内外遥感技术的发展动态，展望中国农业遥感技术的未来发展趋势，以期为我国农业遥感技术的持续发展和创新提供有益参考。
二、中国农业遥感技术应用现状近年来，随着遥感技术的快速发展，中国农业遥感技术应用取得了显著进展。
目前，遥感技术已广泛应用于农作物监测、农业资源调查、农业灾害评估等多个领域，为农业生产和管理提供了有力支持。
在农作物监测方面，遥感技术通过获取高时空分辨率的遥感影像，实现对作物生长状况的实时监测。
利用遥感数据，可以准确提取作物生长信息，如植被指数、叶面积指数等，为农业生产决策提供科学依据。
同时，遥感技术还可以监测作物病虫害的发生和发展，为病虫害防治提供及时有效的信息支持。
在农业资源调查方面，遥感技术通过对土地利用/覆盖、土壤质量、水资源等方面的监测和评估，为农业资源管理和规划提供重要依据。
通过遥感技术，可以快速获取大范围的土地资源信息，实现土地资源的高效利用。
遥感技术还可以评估土壤质量和水资源状况，为农业可持续发展提供有力支撑。
在农业灾害评估方面，遥感技术通过获取灾害发生前后的遥感影像，可以实现对农业灾害的快速评估和预测。
利用遥感数据，可以准确监测灾害发生的范围、程度和影响，为灾害预警和应急响应提供重要参考。
遥感技术还可以评估灾害对农业生产的影响，为灾后恢复和重建提供科学依据。
总体来看，中国农业遥感技术应用已经取得了显著成效，为农业生产和管理提供了有力支持。
然而，仍存在一些问题和挑战，如遥感数据的获取和处理技术尚需进一步完善、遥感技术在农业生产中的普及程度有待提高等。
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。
随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。
在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。
这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。
关键词：遥感图像、发展、分类、计算机一、遥感技术的发展现状遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。
这种发展主要表现在以下4个方面：1. 多分辨率多遥感平台并存。
空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。
遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。
民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。
例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。
随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。
2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。
遥感技术发展趋势及现状
byte=8 bits)，所以， 通常用一个字节或二个字
节的数据进行处理。图像数据的全部数据量为：
行数×像元数×通道数×比特数/8，单位为byte。
遥感图像的数据量非常巨大。在地面
站接收的卫星数据通常被实时记录到高密
度数字磁带(HDDT)上，然后根据需要拷贝
到计算机兼容磁带(CCT)等其它载体上。
③遥感图象处理。为满足各种不同的应用 要求，需要对遥感器获取的原始图象进行 处理。常用方法有光学的和电子学的两种， 而目前以电子技术中的计算机数字处理最 为重要。处理内容有图象整饰、几何纠正 和镶嵌、特征提取和分类及各种专题处理。
航天遥感应用中使用的数据基本有两种主要形
式：遥感影像和数字图像无论是用何种遥感成像方
陆地或海洋环境信息的技术。
它是通过传感器对远距离目标进行探测，以取
得电磁波谱资料、数据，从而对地物进行识别和分类。
地球上各种物体都具有发射电磁波的特性，不
同物体又具有互不相同的光谱特征，人们在事先掌握
了各种物体的光谱特征后，只要借助某些手段收集、
记录物体的不同性质的光谱特征，把这些特征信息与
事先掌握(已知的)的光谱特征进行比较，就可以区别
一个由“陆地卫星”系列卫星、海洋观
测卫星和气象卫星为主体组成的“地球
环境遥感卫星系统”，其遥感仪器已由
第一代、第二代发展到第三代。
其他许多工业先进国家和一些发展
中国家，也都积极发展遥感技术。我国
对开发空间遥感技术，从遥感仪器到卫
星航天器都取得了很大进展，为国民经
济发展起了重大作用。
长江源头
IRS与TM融合图
上，植被显示为红色，城镇为蓝灰色，水
体为蓝色，雪和云为白色等等。假彩色合
遥感技术的应用现状及发展趋势
遥感技术的应用现状及发展趋势摘要：本文主要论述了遥感技术在林业、农业、地质、矿产、水文、水资源、海洋、环境监测、军事等方面的应用，以及遥感技术的发展趋势。
随着人类社会的不断发展，科学技术的不断进步，资源问题已成为当今世界面临的严重问题。
在面对全球资源如何继续支撑人类社会的生存与发展，以及人类如何尽快地掌握和利用它们等问题上，遥感技术是当今解决它们最有效的技术手段之一。
l 遥感技术的应用现状遥感技术作为一种信息获取手段，已经广泛地应用到林业、农业、地质、矿产、水文和水资源、海洋、环境监测等方面，为全球经济、社会的发展，以及资源的可持续发展做出了巨大贡献。
1．1 农业、林业方面的应用遥感技术在农、林业的应用范围较广。
在农业方面，利用遥感技术可以进行农业资源调查与监测、农业生态环境调查与评价以及农业灾害的监测和农作物种植面积调查与产量估算等。
如我国进行了北方7省冬小麦遥感估产、黑龙江省大豆及春小麦估产、南方稻区水稻估产、棉花面积监测等项研究。
在林业方面，利用遥感技术可以清查森林资源，编制大面积的森林分布图，测量林地面积，调查森林蓄积和其它野生资源的数量，监测森林火灾和病虫害。
通过对森林变化的动态监测，可以及时对林业生产的各个环节——采种、育苗、造林、采伐、更新、林产品运输等工作起指导作用。
在“七五”“八五”期间，我国已成功地利用陆地卫星数据对我国“三北”防护林地区进行了全面的遥感综合调查，并对其植被的动态变化及其产生的生态效益做了综合评价，为国家制定长远的发展计划奠定了科学的基础。
1．2 地质、矿产方面的应用遥感技术为地质研究和堪察提供了先进的手段，为矿产资源调查提供了重要依据与线索。
在地质调查中，利用遥感图像的色调、形状、阴影等标志可解译出地质体的类型、地层、岩性、地质构造等信息，为区域地质填图提供必要的数据。
在矿产资源调查中，根据矿床成因类型，结合地球物理特征，寻找成矿线索或缩小找矿范围。
通过成矿条件的分析，提出矿产普查勘探的方向，指出矿区的发展前景。
摄影测量与遥感的现状及发展趋势
摄影测量与遥感的现状及发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展和人类对地球环境认识的不断深化，摄影测量与遥感技术已成为获取地表信息、监测环境变化、支持决策制定的重要手段。
本文旨在全面概述摄影测量与遥感技术的现状，并探讨其未来发展趋势。
我们将回顾摄影测量与遥感技术的发展历程，阐述其基本原理和应用领域。
我们将重点分析当前摄影测量与遥感技术的最新进展，包括高精度成像技术、大数据处理技术以及在摄影测量与遥感中的应用。
我们将展望摄影测量与遥感技术的未来发展趋势，探讨其在全球变化监测、智慧城市建设、资源调查与管理等领域的潜在应用。
通过本文的阐述，我们期望能为读者提供一个全面、深入的摄影测量与遥感技术发展现状与未来趋势的认识。
二、摄影测量技术的现状与发展趋势摄影测量技术作为测量领域的一项重要分支，其发展历程经历了从模拟摄影测量、解析摄影测量到数字摄影测量的转变。
随着科技的不断进步，特别是计算机视觉、深度学习等技术的引入，摄影测量技术正迈向新的发展阶段。
现状方面，数字摄影测量技术已成为主流。
它利用数字影像处理技术和计算机视觉技术，实现了从影像获取到成果输出的全数字化流程。
这不仅大大提高了摄影测量的工作效率，还显著提升了测量精度。
随着无人机技术的普及，摄影测量在不动产测量、城市规划、环境监测等领域的应用日益广泛。
发展趋势方面，未来的摄影测量技术将更加注重自动化和智能化。
一方面，通过深度学习等人工智能技术，摄影测量系统将能够自动识别、提取和解译影像信息，进一步减少人工干预，提高处理效率。
另一方面，随着大数据技术的发展，摄影测量将能够处理更大规模、更高分辨率的影像数据，为城市规划、环境保护等领域提供更精细的服务。
摄影测量技术还将与其他技术如激光雷达（LiDAR）、合成孔径雷达（SAR）等进行深度融合，形成多源遥感数据的综合处理与应用体系。
这将为摄影测量带来新的发展机遇，同时也对数据处理算法、数据存储与传输技术提出了更高的要求。
地理信息系统与遥感影像融合技术研究
地理信息系统与遥感影像融合技术研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）和遥感影像融合技术是当前地理科学领域的重要研究方向。
本文将探讨地理信息系统与遥感影像融合技术的基本概念、研究方法、应用领域以及未来发展趋势。
1. 地理信息系统与遥感影像融合技术的基本概念地理信息系统是一种用于收集、管理、分析和展示地理数据的电子系统。
它能够将地理空间数据与属性数据相结合，提供地理信息的可视化和分析功能。
遥感影像则是通过卫星、飞机或无人机等手段获取的地球表面数据图像，它能够提供高分辨率、大范围的地理信息数据。
地理信息系统与遥感影像融合技术是将这两种数据源进行整合与分析，以获取更准确、全面的地理信息。
2. 地理信息系统与遥感影像融合技术的研究方法地理信息系统与遥感影像融合技术的研究方法包括数据融合、特征提取和分类识别等。
数据融合是将遥感影像的地理空间数据与地理信息系统的属性数据进行融合，从而提高地理信息的精度与准确性。
特征提取是通过分析遥感影像中的地物特征，提取出有意义的地理信息，如道路网络、土地利用类型等。
分类识别则是将遥感影像中的像素点根据其特征进行分类，以实现自动化的地理信息提取。
3. 地理信息系统与遥感影像融合技术的应用领域地理信息系统与遥感影像融合技术在许多领域都有广泛的应用。
首先，在城市规划领域，可以利用这种技术进行城市更新、环境评估以及交通规划等工作，从而提高城市规划的精度和效率。
其次，在资源管理和环境保护方面，地理信息系统与遥感影像融合技术可以用于监测森林覆盖、土地利用变化以及水资源分布等，为资源管理和环境保护提供科学依据。
此外，该技术还可以在农业、应急管理、地质勘查等领域发挥重要作用。
4. 地理信息系统与遥感影像融合技术的未来发展趋势随着技术的不断发展，地理信息系统与遥感影像融合技术也将迎来新的发展趋势。
首先，高分辨率遥感影像的普及将为地理信息系统与遥感影像融合技术提供更多、更精细的数据源，从而提高地理信息的精度和准确性。
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势遥感技术在精准农业中起着重要的作用，可以对农业生产中的土地利用、作物品质、病虫害监测等关键问题进行预测和管理。
本文将就遥感技术在精准农业中的现状和发展趋势进行分析。
1.土地利用监测土地是农业生产中最重要的因素之一，针对土地利用进行监测和管理可以更好地掌握土地资源的利用情况。
遥感技术通过获取卫星图像和数字高程模型等数据，可以定量化和分类化研究土地利用问题。
对于土地零碎化的问题，可以通过遥感技术进行精确的边界绘制，从而更好地保护自然生态。
2.作物监测与预测作物是农业生产的核心部分，针对作物的生长情况进行监测和预测有利于提高产量和保障作物品质。
遥感技术可以根据重要作物的光谱反射特征、生长周期等，通过无人机、卫星等进行快速监测。
同时，通过建立作物生长模型，提前进行农作物种植周期的预测和优化决策，从而为农业生产的成功提供有力保障。
3.病虫害监测与管理病虫害是影响农业生产的一大关键因素，对病虫害进行监测和管理可以更好地进行农作物保护。
通过遥感技术获取农田中昆虫成像、纹理和颜色等信息，以及进行训练，可以生成具有高准确度的分类器，用于自动化病虫害监控。
4.精准施肥精准施肥是提高作物的产量和品质的重要措施之一。
通过遥感技术获取指定区域内的作物光谱反射、植被指数等信息，结合土壤音波检测技术，可以实现准确精准的肥料施用，最大化地利用土壤养分，降低土壤污染等问题。
1.多源数据融合多源数据融合指传统的遥感技术、电磁波传感器等数据的融合。
由于遥感技术的无法解决某些农业问题，多源数据融合成为了解决问题的重要手段。
通过融合作物生长周期、土质、植被指数等信息，可以为精准农业提供更具有参考意义的数据。
2.智能化技术的应用智能化技术的应用正逐渐成为遥感技术的发展趋势。
例如，卷积神经网络在遥感图像分类，植被覆盖率估计等方面的运用，为遥感技术的可以更加精准和智能。
3.遥感技术与物联网的结合以物联网为基础的精准农业，在早期依赖于检测传感器搭载在装置上的数据来进行精准农业。
我国遥感应用的现状与技术发展对策
我国遥感应用的现状与技术发展对策郁文贤等863-13主题专家组一、需求总体分析21世纪以来，我国区域产业结构、城乡结构不断调整，基础设施建设速度加快，国土资源整治全面展开，经济体制与增长方式正在发生重大转变。
在这种新的形势下，区域协调发展问题日趋突出，为进一步缩小地区和城乡之间的发展差异，发挥地区资源优势，改变目前我国区域资源开发与环境决策滞后，城市管理手段落后，多部门、多领域、多项目的整体决策缺乏协调等局面，各级政府管理部门迫切需要通过遥感等手段及时获取区域时空变化信息，并应用空间信息综合分析技术，进行区域与城市发展辅助决策。
以下是“十五”期间国家有关部门的重点遥感技术应用任务及其目标。
（略）二、当前遥感技术与应用的基本现状遥感科学是一门综合学科，遥感基础研究本身就有很强的多学科综合性，而遥感技术又是应用性很强的学科。
目前，大量的遥感应用需求，对遥感技术提出了很高的要求，一是对遥感信息的精度要求越来越高，二是对遥感获取的数据量处理越来越大——海量遥感数据。
因此，遥感科学发展和应用需求都需要遥感从定性过渡到定量。
经过“六五”以来的发展，我国已经成为遥感应用的大国，我国的遥感应用体系已经初步形成。
在这个体系中，主要包括：初具规模的国家对地观测系统；具有较高运行水平的国家级资源环境遥感信息服务；具有一定服务能力的重大自然灾害遥感监测评估系统；具有良好实效的农作物遥感估产系统；已见效益的全国土地资源遥感监测业务运行系统；初步的国民经济辅助决策系统；稳定运行的卫星气象应用系统；比较完善的海洋遥感立体监测系统；以及其它应用系统等。
虽然说我们已经是遥感应用的大国，但应用主要是范围外延，项目扩大，技术方法不成熟，精度不足，遥感技术突破不多。
主要原因是基础研究薄弱，缺乏多学科人才的共同研究。
从应用、技术研究两个层面和技术与应用之间的联结来分析，我们可以进一步研究当前存在的问题。
应用层面：（1）已建立不同规模的卫星数据接收和处理系统，业务运行系统基本上都是基于RS和GIS的集成应用系统，但应用模型开发还很不够。
遥感技术现状及其在林业中的应用
遥感技术现状及其在林业中的应用遥感技术是指利用卫星、飞机或其他飞行器搭载的传感器获取地球表面的信息，通过遥感影像、数据和信息的分析和解译，来研究地球表面现象、特征、变化及其与人类活动之间关系的一门综合性技术。
遥感技术在林业中的应用，对于实现林业资源可持续利用、森林保护、生态建设和环境监测等方面具有重要的意义。
遥感技术已经发展成为一门成熟的技术，广泛应用于各个领域。
在林业方面，遥感技术主要应用于森林资源调查、森林火灾监测、森林病虫害防治、木材产量估算等方面。
目前，遥感数据的获取主要依靠高分辨率卫星影像、航空摄影等方式。
其中，卫星影像主要包括 Landsat、Sentinel-Google Earth等，这些卫星影像的分辨率较高，能够清晰地反映出地表的细节信息。
航空摄影则具有更高的灵活性和针对性，可以针对某一特定区域进行高频率、高精度的监测。
在数据处理方面，遥感影像的处理主要包括图像预处理、图像分类、信息提取等步骤。
通过这些处理步骤，可以将遥感影像中的信息转化为数据，并提取出有用的信息，如森林面积、森林覆盖率、树高等。
在成果展示方面，遥感技术可以生成各种专题图、统计数据等成果，为林业决策和管理提供科学依据。
遥感技术在森林资源监测方面具有广泛的应用。
通过遥感影像，可以大范围地监测森林资源的分布、面积、林相等情况，为森林资源的合理利用和保护提供科学依据。
同时，遥感技术还可以用于森林生长状况的监测，通过对同一片森林不同时相的遥感影像进行对比分析，可以计算出森林的生长量、生长速度等指标，为林业经营和生产提供指导。
森林火灾是林业生产中的重大灾害之一，而遥感技术是森林火灾监测的重要手段之一。
遥感影像可以实时监测森林火灾的发生和发展情况，为火灾的扑灭和救援提供及时、准确的信息。
同时，利用遥感技术还可以对火灾后期的损失进行评估，为灾后重建和恢复提供数据支持。
遥感技术在森林病虫害防治方面也具有广泛的应用。
利用遥感影像可以大范围地监测森林病虫害的发生和发展情况，及时发现病虫害的疫区并采取相应的防治措施。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势多传感器图像融合技术是近年来在图像处理领域中备受关注的一项重要技术。
它通过对来自不同传感器的图像进行融合，可以获得更丰富、更准确的信息，从而提高图像处理的效果和质量。
本文将从多传感器图像融合技术的应用现状和发展趋势两个方面进行探讨。
1.军事领域多传感器图像融合技术在军事领域具有重要的应用价值。
军事作战中需要通过多种传感器获取目标信息，如红外传感器、雷达传感器、光学传感器等，利用多传感器图像融合技术可以将这些不同传感器获得的信息进行集成和融合，提高目标探测和识别能力，从而提高作战效能和军事战术优势。
2.航空航天航空航天领域对图像处理的要求非常严格，需要获取高分辨率、高精度的图像信息。
多传感器图像融合技术可以将来自不同传感器的图像融合为一幅完整的高质量图像，满足航空航天领域对图像质量和精度的要求，有利于航天器的姿态控制、空间定位和目标识别等方面的应用。
3.医学影像医学影像是医学诊断和治疗的重要手段，而多传感器图像融合技术可以将来自不同医学影像设备的影像信息进行融合，提高图像的清晰度和信息量，有利于医生进行更准确的诊断和治疗。
通过融合CT、MRI、PET等不同影像设备的影像信息，可以更精准地定位和诊断病变部位。
4.智能交通在城市交通管理和智能交通系统中，多传感器图像融合技术可以将来自不同传感器的交通图像信息融合为一体，实现对交通状态和交通流量的全面监测和分析，有利于交通管理部门的交通管控和决策，提高城市交通管理的效率和智能化水平。
1.智能化随着人工智能技术的不断发展，多传感器图像融合技术也将朝着智能化方向发展。
未来的多传感器图像融合系统将具备自主学习和智能决策的能力，能够根据环境和任务的变化自动调整图像融合策略，实现更加智能化和自适应的图像处理。
2.超分辨率多传感器图像融合技术在提高图像分辨率方面也有着巨大的潜力。
通过将低分辨率图像和多个角度或多个波段的高分辨率图像进行融合，可以实现超分辨率图像的生成，提高图像的清晰度和精度，应用于更多领域，如遥感、安防监控、医学影像等。
当代遥感科技发展的现状与未来展望
当代遥感科技发展的现状与未来展望一、概述当代遥感科技作为地球观测与信息提取的重要技术手段，正以前所未有的速度发展。
遥感技术通过搭载在各类平台上的传感器，实现对地球表面各类目标的非接触式远距离探测，为人类提供了海量的空间数据和信息。
随着传感器技术的不断创新、数据处理能力的显著提升以及应用领域的不断扩展，遥感科技已深入渗透到资源调查、环境监测、城市规划、灾害预警、军事侦察等诸多领域，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
遥感科技发展的现状表现为以下几个方面：一是传感器技术日益多样化，从传统的光学遥感扩展到多光谱、高光谱、合成孔径雷达（SAR）等多种类型，提高了对不同地物类型的识别能力；二是遥感数据获取和处理能力大幅提升，高分辨率、高时效性、高动态范围的遥感数据不断涌现，数据处理算法和模型不断完善，使得遥感信息的提取和解释更加精准；三是遥感应用领域的广度和深度不断拓展，从单一的资源环境监测向智慧城市、精准农业、全球变化研究等多元化方向发展。
遥感科技将继续保持快速发展的态势。
随着人工智能、大数据等技术的深度融合，遥感数据处理和分析将更加智能化、自动化，实现更高效的信息提取和知识发现；另一方面，遥感技术将与物联网、云计算等新技术相结合，推动遥感应用的创新和发展，为人类社会提供更加便捷、高效的服务。
随着全球环境问题的日益严峻，遥感科技在生态环境监测与保护、资源可持续利用等方面将发挥更加重要的作用。
1. 遥感科技的定义与重要性作为一种非接触式的远距离探测技术，通过传感器收集目标对象的电磁波信息，进而对这些信息进行处理、分析和应用。
它不仅涉及到了传感器技术、信号处理、数据分析等多个领域，还在地球观测、环境监测、资源调查、灾害预警等方面发挥着举足轻重的作用。
在当代社会，遥感科技的重要性日益凸显。
它是我们认识地球、了解自然环境的重要工具。
通过遥感技术，我们可以获取大范围、高精度的地理空间数据，从而揭示地球的各种自然现象和变化规律。
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势遥感技术在精准农业中的应用已经取得了显著的成果，并且在不断发展与完善之中。
本文将从遥感在农业中的应用现状、遥感技术在精准农业中的应用以及未来的发展趋势三个方面进行探讨。
遥感技术在农业中的应用已经取得了显著的成果。
利用遥感技术可以获取大范围而连续的地表信息，包括土地利用类型、土壤水分含量、植被覆盖度等。
这些信息对于农业管理和决策具有重要的参考价值。
通过对遥感图像的解译与分析，可以实现农田的快速调查与评估，掌握粮食、经济作物的种植状况以及病虫害的发生情况。
遥感技术还可以实现农作物的可视化监测和养殖水域的水质监测，对提高农业生产效率和减少生产风险具有重要意义。
遥感技术在精准农业中的应用也取得了重要进展。
精准农业是指在农业生产和管理过程中，通过精确获取和分析农田的环境和作物信息，实现农田管理的精细化、个性化和可持续发展的新型农业管理模式。
遥感技术在精准农业中的应用主要体现在以下几个方面：遥感技术可以实现农田的空间特征和时序变化的动态监测与分析，包括土壤湿度、植被指数等信息的时空动态监测，为精确施肥、灌溉等提供科学依据；遥感技术可以实现农田的遥感定位和农作物生长的时空动态监测，包括农田土壤类型、土壤质量、种植作物、生长周期等信息的精确提取，为精准播种、定点施药等提供依据；遥感技术可以实现农田的病虫害监测和预警，包括农田病虫害类型、程度、传播规律等信息的提取，为精准防治提供指导。
遥感技术在精准农业中的应用还存在一些发展趋势。
遥感技术与其他信息技术的深度融合将是未来的发展方向。
随着互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展，农业信息化程度将大幅提升。
遥感技术作为基础技术之一，将与其他信息技术密切结合，共同推动精准农业的发展。
遥感技术的空间分辨率和时间分辨率将进一步提高。
随着卫星、无人机等遥感平台的不断升级换代，遥感数据的分辨率将得到显著提高，从而更好地满足精准农业对空间和时间精度的要求。
摄影测量与遥感技术应用现状及发展趋势分析
技术与检测Һ㊀摄影测量与遥感技术应用现状及发展趋势分析黄㊀嵘摘㊀要：随着现代科技日新月异的发展趋势，摄影测量与遥感技术也在不断发展和提高，其应用领域也越来越广泛，由最初的地球科学研究，到如今被人们应用于日常生活工作中，其应用价值也愈发突显㊂在此趋势下，摄像与遥感技术的应用及其发展成为相关工作者应当予以关注与思考的问题㊂关键词：摄影测量；遥感技术；应用现状；发展趋势一㊁摄影测量的发展现状（一）遥感的特点遥感能够运用摄影测量除了它们有共同的起源外，遥感相对摄影的特点主要可以从以下几个方面加以体现㊂其一，宏观性㊂主要就是指遥感探测的范围比较广，尤其是卫星遥感，往往不会受到地理等条件的限制，遥感平台位置越高所能探测的范围就越大㊂其二，多波段性，主要就是指传感器能够结合多种因素进行探测和记录，比如，紫外以及微波等诸多波段，远远超过了摄影测量运用的可见光范围㊂（二）光学遥感影像技术的应用光学遥感影像技术主要依托于中低分辨率影像的光谱特征进行灾后信息的提取㊂随着技术的进步，光学遥感影像技术也得到了发展，它与纹理结构和光谱值的最大似然分类相结合，并通过二值化处理以及形态学图像分割运算较为准确地提取震害信息，其信息的精准度有了很大的提高㊂（三）新一代数字摄影测量处理平台随着科学技术的快速发展，我国逐渐地研发出全新一代的航空航天数字摄影测量技术，进而能够有效地解决了传统㊁落后的单机模式数据处理方法，能够从根本上提高数据处理的效率和速度，逐渐形成了高速化㊁智能化以及自动化的地观测数据处理平台，从根本上能够提高数字摄影测量作业的效率㊂在我国处理地质灾害过程中起到了十分重要的作用，尤其是汶川地震的时候，为抗震救灾提供了十分宝贵的资料㊂（四）摄影测量与遥感测量技术的应用随着摄影测量与遥感测量技术的发展速度越来越快，其在工程测量中的地位也越来越重要且逐渐被广泛地应用㊂有效地利用遥感技术对数据进行勘测和接收，并通过工程数据进行相关分析，严格参照我国的工程标准对所分析的数据进行查验，使摄影测量与遥感测量更具有准确性和合理性㊂比如，在对水利水电工程进行相关的测量时，不仅可以准确了解水文的情况，也可以对实际路况进行实时勘测，从而提高工程测量的准确性以及摄影测量的质量㊂二㊁摄影测量与遥感技术应用趋势（一）应对自然灾害中的应用合成孔径雷达干涉技术（ＩｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒ⁃ｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＩｎＳＡＲ）是利用重复轨道的方式，获取不同时间对同一地区的ＳＡＲ影像，以ＳＡＲ影像中所存储的复数数据（ＣｏｍｐｌｅｘＤａｔａ）中的相位（Ｐｈａｓｅ）值来获取出地表的三维信息，并且利用空载及卫星的ＳＡＲ传感器在侧视的几何条件下，以干涉技术（Ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ），通过求取两幅ＳＡＲ图像的相位差，获取干涉图像，然后经过相位解缠，从干涉条纹中获取地形高程数据的空间对地观测新技术，它具有全天时㊁全天候的优势，所使用的微波波段的电磁波具有穿透云雾的能力，因此，非常适合特殊地区及条件下的测图工作㊂该项技术可以用于大规模数字高程模型的建立，从而可以对大范围地表形态进行监测，在研究地震㊁火山运动㊁地表沉降㊁山体滑坡等方面能够取得很好的效果㊂以往的传统手段，航空立体像对可获得检测区高程资料，但时效性低，ＧＰＳ只能得到单个点的变形数据，对大区域监测难以形成有效助力，相比较而言，ＩｎＳＡＲ技术可以快速获得大区域全面信息，获得地面微小形变，再结合ＬＩＤＡＲ技术，通过同一地区不同时间数据对比得到其平面及高程位移量，进而得到高精度的变形量，由此判断滑坡㊁泥石流发生的可能性，可以起到良好的预防效果㊂（二）在工程建设中的应用ＬＩＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｎｄＲａｎｇｉｎｇ） 机载激光雷达技术，是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统，通过量测地面物体的三维坐标，生成ＬＩＤＡＲ数据影像㊂该系统自身可发射激光以扫描地面目标，是一个全天时㊁全天候获取地面三维数据的系统，它发射的激光脉冲信号能部分穿透植被，同时获得地面和非地面层数据，实现对植被覆盖地区的地形测量，它获取数据速度快㊁精度高，具有作业周期快㊁时效性强㊁易更新的特点㊂在铁路工程建设中，以高密度㊁高精度的ＬＩＤＡＲ激光点云数据，可完成１ʒ２０００数字地图㊁线路纵横断面㊁工点图内业测量等工作㊂马来西亚就曾用该技术对６８０ｋｍ倾斜电气化铁路进行改造和扩建为复线，大大节省了时间和经费㊂在水下地形测量中，多用途的海道测量ＬＩＤＡＲ系统（ＳＨＯＡＬＳ）已经开始应用，它采用两种不同波长的激光束对水底进行测量得到水的深度信息，从而提供绝对精度在０．１ ０．５ｍ之间的高精度水下ＤＥＭ，同时，由于其发射激光脉冲信号可以部分传统植被，因此，在植被茂盛的山区进行工程建设过程中可以起到很大的作用㊂（三）农林业中的应用高分辨率卫星遥感图像即可提供高几何分辨率的全色波段，又提供多光谱数据，通过一定的数据融合方法，就可以提供分辨率更高的多光谱数据㊂它将为农作物播种面积㊁生长监测㊁虫病预防㊁产量预测等提供实时㊁丰富㊁准确㊁可靠的信息，中科院已经成立了农业遥感监测系统，能对全面大宗农作物进行监测，对国家粮食市场的宏观调控十分有帮助，此外，卫星遥感技术可以监测森林火灾情况，降低国家森林资源损失㊂三㊁结语随着摄影测量与遥感测量技术的发展，二者在我国工程测量中占据着举足轻重的位置，不仅可以通过远程控制有效避免传统工程测量中存在的弊端，而且提升了工程测量的准确性和效率，对所收集的数据进行及时的整理和分析，严格参照工程测量的标准，从而不断提高了工程质量，促进我国工程测量朝着更好㊁更快的方向发展㊂参考文献：［１］白雪梅．摄影测量与遥感在工程测量中的应用探究［Ｊ］．世界有色金属，２０１７（２２）：２８，３０．［２］葛宇．遥感在摄影测量中的地位㊁作用及前景［Ｊ］．中国新技术新产品，２０１７（２２）：１１－１２．［３］许亚鲁．摄影测量与遥感技术应用现状及发展趋势分析［Ｊ］．科技资讯，２０１７，１５（１４）：４９－５０．作者简介：黄嵘，河北地矿勘测设计有限公司㊂３７１。
多源遥感影像协同应用发展现状及未来展望
doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2021.12.008引用格式:胡顺石,黄英,黄春晓,等.多源遥感影像协同应用发展现状及未来展望[J].无线电工程,2021,51(12):1425-1433. [HU Shunshi,HUANG Ying,HUANG Chunxiao,et al.Development Status and Future Prospect of Multi-source Remote Sensing Image Collaborative Application[J].Radio Engineering,2021,51(12):1425-1433.]多源遥感影像协同应用发展现状及未来展望胡顺石1,2,黄㊀英1,黄春晓1,李大成3∗,王㊀倩4(1.湖南师范大学地理科学学院,湖南长沙410081;2.湖南师范大学地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室,湖南长沙410081;3.太原理工大学矿业工程学院,山西太原030024;4.天津师范大学地理与环境科学学院,天津300387)摘㊀要:随着遥感技术的发展,遥感数据的资源越来越丰富,多源遥感影像的协同应用也正成为遥感科学研究领域新的研究热点㊂多源遥感影像融合可以有效提取不同源影像的优势特征,为多源遥感协同应用提供可靠数据源;多源遥感影像协同可以有效消除单源影像的限制,获得更加理想的应用效果㊂全面梳理了近年来多源遥感影像在空-谱融合㊁时-空融合㊁时-空-谱一体化融合的国内外研究进展情况,并对多源遥感影像在图像分类㊁目标信息提取和动态变化检测等方面的协同应用情况进行了详细阐述;深入总结了多源遥感影像协同应用所面临的挑战和问题;对多源遥感影像协同应用的未来发展进行了展望㊂关键词:多源遥感影像;多源影像融合;遥感协同应用;多源遥感智能处理中图分类号:TN919.23文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3106(2021)12-1425-09Development Status and Future Prospect of Multi-source RemoteSensing Image Collaborative ApplicationHU Shunshi1,2,HUANG Ying1,HUANG Chunxiao1,LI Dacheng3∗,WANG Qian4(1.College of Geographic Sciences,Hunan Normal University,Changsha410081,China;2.Key Laboratory of Geospatial Big Data Mining and Application,Hunan Normal University,Changsha410081,China;3.College of Mining Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan030024,China;4.School of Geographic and Environmental Sciences,Tianjin Normal University,Tianjin300387,China) Abstract:With the development of remote sensing technology,the resources of remote sensing data are becoming more and more abundant and the collaborative application of multi-source remote sensing images is becoming a new development focus in remote sensing science field.Multi-source remote sensing image fusion can effectively extract the features of images from different sources and provide a reliable data source for multi-source remote sensing collaborative application;multi-source remote sensing image collaboration can effectively eliminate the limitation of single source image and obtain more ideal application effect.The review of research on multi-source remote sensing image collaborative application in recent years in domestic and abroad was conducted firstly,including the spatial-spectral fusion,the space-temporal fusion and the spatial-temporal-spectral integration fusion,as also including its application in image classification,target object information extraction,change detection and so on.The challenges and problems of the multi-source remote sensing image collaborative application were further investigated and summarized.The future development of multi-source remote sensing image collaborative application is prospected.Keywords:multi-source remote sensing image;multi-source image fusion;remote sensing collaborative application;multi-source remote sensing intelligent processing收稿日期:2021-09-27基金项目:国家重点研发计划基金资助项目(2018YFB0504900,2018YFB0504903);湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3348);天津市应用基础计划项目(18JCQNJC70400);天津市高等学校科技发展计划项目(2018KJ154)Foundation Item:Project Supported by the National Key Research&Development Program(2018YFB0504900,2018YFB0504903);Supported by Natural Science Foundation of Hunan Provincial(2018JJ3348);Applied Basic Plan Project of Tianjin(18JCQNJC70400);Science and Technology Development Program of Tianjin University(2018KJ154)0㊀引言随着航空航天遥感技术的发展,不同遥感平台和传感器采集数据的能力越来越强,可向全球用户提供越来越高的空间㊁时间㊁光谱以及辐射分辨率的遥感数据,这为人类认识㊁探索和研究地理要素空间分布㊁时空变化等提供了多源基础数据㊂由于地理环境要素之间存在着十分复杂的非线性关系,任何单一类型的遥感数据不能全面㊁准确地反映和提取地物综合信息,因此单一遥感数据源存在着其本身固有的局限性,而由不同传感器㊁不同成像手段获得的多源遥感数据为获取地物综合信息提供了有效的手段㊂多源遥感影像融合是将多个不同或相同传感器获取的不同空间㊁时间和光谱分辨率的影像进行多层次有机整合,以产生更加丰富的时空谱信息用以解决行业应用问题㊂与单一遥感数据源相比,融合后的影像具有更高的光谱㊁空间和时间分辨率,能够最大限度地利用不同数据源提供的信息,从而提高影像信息提取㊁分析和动态监测的能力,改善遥感信息提取的现势性和可靠性㊂根据遥感影像应用的目的,多源遥感影像融合可以分为空-谱遥感影像融合㊁时-空遥感影像融合和时-空-谱一体化融合㊂空-谱遥感影像融合是将同一研究区域多幅具有不同空间分辨率㊁光谱分辨率的遥感影像进行融合,得到具有高空间分辨率和高光谱分辨率的融合影像;当前空-谱融合技术可以有效地保持光谱信息的同时融入空间纹理特征,得到了深入的发展和广泛的应用[4]㊂时-空遥感影像融合在遥感应用中更关注研究区域的变化过程,随着时间维遥感信息的引入,衍生了一系列的时-空融合方法㊂时-空融合通过对高空间分辨率和高时间分辨率传感器影像进行融合处理,生成时间相对连续的高时空分辨率影像㊂虽然空-谱遥感影像融合和时-空遥感影像融合已经能解决很大一部分关于时间㊁空间和光谱分辨率相互制约的问题,但却无法同时得到时间㊁空间和光谱分辨率兼优的融合影像㊂目前,大部分时-空-谱一体化融合尚处于理论方法研究阶段,还需要进一步地深入研究,因此发展和挖掘时-空-谱一体化融合的统一融合框架及应用研究是未来重要的研究方向㊂本文从多源遥感影像协同应用的角度出发,首先介绍了空-谱遥感影像融合㊁时-空遥感影像融合和时-空-谱一体化融合的相关模型和方法,着重介绍了全色㊁多光谱和高光谱等典型遥感影像的融合方法㊁影像特点及其局限性;总结了多源遥感影像融合方法的研究现状和面临的难题;然后,阐述了多源遥感影像在图像分类㊁目标信息提取㊁动态变化监测等方面的协同应用情况及存在的挑战;最后,对多源遥感影像协同应用的整体发展趋势与未来可能的研究方向进行了展望㊂1㊀多源遥感影像及协同融合方法1.1㊀多源遥感影像及协同融合近年来,空间遥感技术取得了极大的进步,在各行业领域应用十分广泛;遥感对地观测的平台㊁遥感探测的方式越来越丰富,获取遥感数据的空间分辨率㊁光谱分辨率等也越来越高㊂多源遥感影像一般是指通过不同平台获取的㊁具有不同成像方式且类型多样的遥感观测数据,这些观测数据具有显著的冗余性㊁互补性和合作性㊂冗余性是指它们对目标地物的表示㊁描述具有相同的解释结果;互补性是指这些遥感观测数据从不同角度㊁尺度㊁方式来表征地物目标信息,具有一定的独立性和相互补充特性;合作性是通过综合利用这些信息可以达到解决复杂环境下的遥感应用问题㊂遥感应用者更加希望将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成处理,产生比单源遥感影像具有更加精确㊁完全和可靠信息,用以获取目标地物更加综合的信息㊂这需要发展多源遥感影像协同融合技术,它是综合运用来自不同或相同传感器数据源各自的优势,在同质遥感数据㊁异质遥感数据㊁遥感-站点数据㊁遥感-非观测数据之间进行融合[4],提高遥感影像的空间㊁时间㊁光谱分辨率以及分析㊁决策的精度㊂全色㊁多光谱和高光谱影像反映了不同地物的反射光谱信息,但受成像指标及云㊁雨㊁雾等客观环境的限制,这些影像很难同时获得高分辨率的空间㊁时间和光谱信息[5];相比光学遥感,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时㊁全天候对地观测的优势[6],获取的影像包含了丰富的空间和几何结构信息,但由于其成像原理和散斑噪声的影响,图像的视觉效果与光学影像存在很大差异,从而使得SAR影像解译具有一定的难度㊂将SAR影像与光学影像进行融合可以弥补SAR影像缺乏光谱信息等问题,提高融合影像的质量和可解释性[7]㊂此外,随着微波传感器的发展,多极化的SAR影像与光学影像融合也展现了巨大的发展潜力;热红外传感器记录地表自身发射的热红外辐射强度信息,广泛应用于地表温度反演㊁城市热岛效应等领域[9]㊂将热红外与多光谱数据融合能够综合利用温度㊁光谱和纹理等特征来分析有关地表热环境的问题;除了传统的遥感影像数据外,一些新型传感器获得的数据正在蓬勃发展,如夜间灯光数据㊁LiDAR数据等㊂夜光遥感卫星能在夜间无云的情况下捕捉城镇等地表发射的可见光-近红外电磁波辐射,获取的数据能有效反映人类活动强度及城市化进程的差异㊂在利用夜间灯光数据开展相关研究时,夜间灯光数据存在光谱信息不足㊁空间分辨率较低和灯光强度过饱和等问题[13],将夜间灯光数据与全色㊁多光谱影像进行特征级㊁决策级的融合,则可以丰富夜间灯光数据的纹理和光谱信息,从而扩大应用范围和领域;激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)是集成了激光系统㊁全球定位系统㊁惯性导航系统等于一体的主动微波传感器,具有较为准确的三维空间信息㊁数据精度高和穿透性强等优势㊂LiDAR数据可以为其他遥感数据提供辅助信息,例如LiDAR数据与高光谱数据融合,可以较好地解决高光谱数据难以区分相似光谱但高程不同的地物;LiDAR数据与SAR数据融合,可以很好地消除SAR影像中的阴影[18]㊂1.2㊀多源遥感影像协同融合方法多源遥感影像协同融合方法按方式一般可以分为空-谱㊁时-空㊁时-空-谱一体化遥感影像融合,如图1所示,其中空-谱㊁时-空㊁时-空-谱一体化融合主要是对2个或多个原始观测数据进行融合,生成新的融合数据,其主要目的是为了提升遥感数据空间㊁时间㊁光谱分辨率等指标的质量,以便于提高地物解译及决策的精度㊂图1㊀多源遥感影像融合方法Fig.1㊀Multi-source remote sensing image fusion method1.2.1㊀空-谱遥感影像融合空-谱遥感影像融合可以同时获得高空间分辨率和高光谱分辨率的遥感影像[19],其基本思想是将多幅高空间分辨率的影像和高光谱分辨率的影像融合,得到高空间㊁光谱分辨率的遥感影像㊂空-谱融合方法主要分为4类:成分替换类融合方法㊁多分辨率分析融合方法㊁基于变分优化的融合方法以及基于深度学习的融合方法㊂在空-谱融合方法中,成分替换类融合方法和多分辨率分析融合方法应用最为广泛㊂成分替换类遥感数据融合方法主要是高光谱分辨率影像的空间分量被高空间分辨率影像所取代用以增强空间细节等信息,该方法简单快速但光谱失真严重㊂多分辨率分析融合方法是将多幅影像分解到不同尺度㊁不同分辨率下分别采用有效的融合规则对影像进行融合,该方法相比成分替换类方法能在一定程度上保持光谱的不变性[20],代表性融合方法有小波变换㊁Curvelet变换和Contourlet变换等,但这些常用的遥感融合技术都无法平衡空间信息融入度与光谱信息保真度这一组相互制约的方面[21]㊂其主要原因是影像光谱范围部分重叠,导致传感器光谱范围必须变化,遂产生光谱畸变[22]㊂后续不断有学者对融合算法进行了改进,以致力于获得最小的光谱扭曲度和最大的空间细节㊁纹理特征㊂基于变分优化的融合方法的核心思想是针对输入㊁输出影像之间的联系做出假设建立条件约束构造融合模型,将影像融合问题转为优化问题求解得到融合影像㊂与传统融合方法相比,基于变分优化的方法能有效保护光谱信息和空间细节信息,增强融合影像的视觉效果,提高融合影像的质量[24],但存在时间复杂度高㊁融合效率低和空间信息提取不充分等问题㊂基于此,胡甚等将变分法与偏微分方程理论结合应用到影像融合中得到最小的能量函数,获得最优权值求解得到融合影像,解决了融合效率低㊁影像细节信息提取不充分等问题㊂在大数据时代背景下,基于深度学习的融合方法引起了广泛的关注,除了应用在光学遥感中,激光雷达和高光谱数据融合的领域也出现了大量的应用㊂基于深度学习的融合方法在大量训练数据的基础上从多层特征㊁结构中获得多层次的信息用于提取深层抽象的融合特征,同时深度神经网络具有多个隐藏层和大量参数,具有强大的非线性表达能力,适合描述不确定的复杂系统,但由于大量网络参数及样本数据的存在,该方法存在累积误差且对计算机的性能有一定的要求㊂因此,有学者通过更改神经网络结构以学习更多㊁更深层的空间和光谱特征,减少累积误差㊂1.2.2㊀时-空遥感影像融合时-空遥感影像融合技术是将高时间分辨率影像与高空间分辨率影像融合成高时空分辨率影像㊂目前常见的时空融合方法主要分为基于变换的模型㊁基于像元重构的模型和基于学习模型㊂基于变换模型的融合方法主要包括小波变换和主成分分析,其中小波分析方法的应用最为广泛㊂小波变换是从空-谱融合领域引进的方法,它将影像进行小波分解,然后对分解后的各个层进行融合,再经过反变换,从而获得高分辨率时空影像㊂小波变换的时空融合能够很好地保留光谱信息,但是该方法在进行混合像元融合时容易出现 图斑 问题,且在地物变化较大的地区,融合结果与真实值会有一定的差异,因此该方法并没有得到广泛的应用㊂国内外对多源遥感影像时空融合时,使用最多的是基于像元重构的模型,其主要思想是将目标像元周边的像素考虑到融合过程中,是一种降尺度的方法[31]㊂最早的学者Gao[34]提出的时空自适应反射率融合模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflec-tance Fusion Model,STARFM)是应用最为广泛的融合算法,该方法将高时间分辨率的MODIS和中空间分辨率的Landsat影像进行融合,考虑了时间㊁光谱和空间3个方面的距离问题㊂但是该方法在对异质性较强的区域进行融合时精度并不高,因此Zhu 等[36]在STARFM的基础上,提出了改进型时空自适应融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM),该模型将两景高空间分辨率的影像加入融合算法中,可以很好地解决混合像元的问题㊂STARFM模型另外一个明显的不足就是忽略了变化信息,例如土地覆盖㊁环境等在多数情况下是随着时间变化的,因此多个时空融合模型相继被提出来解决此类问题㊂基于学习模型的时空融合模型主要分为基于稀疏表达及字典学习和基于深度学习两大类㊂2012年Huang等[42]提出基于稀疏表示理论的时空反射率融合模型(Sparse Representation-Based Spatial-Tem-poral Reflectance Fusion Model,SPSTFM),该模型首先通过非线性的方法提取出MODIS和Landsat影像的字典对,然后使用了耦合字典模型以及稀疏表达理论完成Landsat影像与MODIS影像的融合㊂同时,基于深度学习的理论在时空融合中应用也越来越多,利用卷积神经网络[46]㊁基于条件生成对抗网络的时空融合方法能更好地学习融合影像之间的复杂非线性映射,保留更多细节信息,是一种低成本高效率的融合方法,且评价指标显示该方法明显优于其他基于稀疏表达及字典的方法㊂1.2.3㊀时-空-谱一体化融合卫星传感器的特点是在空间㊁时间和光谱分辨率之间存在制约㊁权衡,为了同时获得高空间㊁时间㊁光谱分辨率的融合影像,构建时空谱一体化模型成为必要手段,时-空-谱一体化模型在充分利用各传感器所包含的互补信息的同时,还融合了空间㊁时间和光谱特性[4]㊂早在2012年Shen[48]尝试基于最大后验概率(MAP)为多个时空谱遥感影像建立综合融合框架㊂Huang等[49]在Shen提出模型的基础上,扩展了模型并提出统一融合的概念,在实验结果中证明了模型的潜力和灵活性,但该模型仅实现了在2个传感器上的时-空-谱一体化融合㊂Wu 等[50]提出一种在统一框架下对任意多个传感器的集成融合,但该框架没考虑多个时间㊁空间和光谱的同时融合㊂而在2016年Shen等[51]提出一种多传感器遥感影像时空谱融合的集成框架,不仅可以完成不同遥感数据类型的融合任务,还可以对空间㊁时间㊁光谱信息进行综合互补融合,但由于该集成框架算法复杂,导致算法执行时间较长㊁效率低㊂未来,在保证算法效率的基础上如何更全面㊁有效地利用时㊁空㊁谱特征及其相互之间的关系变得尤为重要㊂2㊀多源遥感影像协同应用多源遥感影像协同应用是指将卫星㊁航空和地面等遥感平台所记录的多种不同空间㊁时间㊁光谱分辨率以及不同成像类型的遥感数据加以综合利用,获得不同源数据的优势特征,用以解决复杂的地理现象和复杂环境下遥感应用问题㊂多源遥感影像协同应用的过程,其应用领域包括自然灾害监测与识别㊁农业㊁林业和气象等,如图2所示㊂鉴于许多遥感应用十分关注目标地物类别㊁信息变化,本文将着重介绍多源遥感影像在图像协同分类㊁目标信息提取和动态变化检测3个方面协同应用进展情况㊂图2㊀多源遥感影像的协同应用过程Fig.2㊀Collaborative application process of multi-source remote sensing images2.1㊀图像协同分类遥感图像分类主要根据目标地物的辐射光谱特征,依据特征判断识别目标地物的属性,进而为目标信息提取㊁动态变化检测等其他应用提供了辅助信息㊂遥感图像分类方法按分类单元的大小,可分为基于像元的分类㊁基于对象的分类以及基于混合像元分解的分类[52]㊂基于像元的分类是以每个像元为单位,主要依赖像元的光谱向量将像元划分到相应的类别㊂光学遥感是基于像元分类的主要数据源,可反映地物的光谱特征,但对地物的空间㊁纹理和形状等特征不敏感,且易受云雨天气的影响㊂微波遥感在一定程度上具有穿云透雾的能力,并且对地物的形状㊁纹理特征敏感,但微波图像受固有散斑噪声的干扰,缺乏光谱特征㊂将光学数据与微波数据融合分类,可在一定程度上减少 同物异谱 或 异物同谱 现象的发生,同时实现了光谱特征及空间纹理特征的互补㊂例如,马腾等[54]将高分一号多光谱数据与RADAR-SAT-2雷达数据相结合,利用决策树分类器对土地利用类型进行分类㊂基于对象的分类是以图像分割所得到的 对象 为处理单元,综合考虑地物的光谱㊁纹理和形状等信息对 对象 划分类别㊂高空间分辨率的遥感数据能较好地提取地物的空间纹理特征,中空间分辨率的遥感数据能探测一定范围的光谱㊁纹理和时间等信息,低空间分辨率的遥感数据往往有较高的时间分辨率㊂综合利用多源遥感数据在空间㊁时间和光谱分辨率上的优势,能够提取多层次的遥感特征㊁提高图像分类精度㊂例如,李晓红等[55]综合提取GF-1宽幅多光谱图像的光谱㊁纹理㊁形状等特征及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类,结果表明综合应用多源遥感数据的面向对象分类精度要明显优于单源影像㊂基于混合像元分解的分类是将基于混合像元分解的思想融入到遥感图像分类中,从 亚像元 级对图像进行分类,可以有效提高图像分类精度及效率㊂混合像元由于空间分辨率的限制,广泛地分布于中低空间分辨率影像,高空间分辨率影像存在的混合像元较少,但因为观测尺度原因无法对研究区域进行大范围快速的监测与评估㊂将高空间分辨率影像与中低空间分辨率影像融合进行混合像元分类分解,能有效提升高空间分辨率的时效性及应用尺度,有效克服中低空间分辨率混合像元的影响㊂例如,陈洁等[60]利用风云三号气象数据高观测频次和高分一号数据高空间分辨率的特点,基于遥感图像光谱分析和混合像元分解技术的多源卫星遥感农作物的分类与估算,既保证了高时效的需求又保证了分类精度㊂基于像元的分类方法简单且应用广泛,但影像分类时仅考虑单个像元的特征并未考虑相邻像元之间的关系,并且混合像元广泛分布于中低分辨率图像中,导致基于像元的分类方法对像元的各种特征提取不充分,无法有效处理 同物异谱 的现象㊂面向对象的分类方法综合考虑 对象 的各种属性特征,能有效避免 同物异谱㊁异物同谱 椒盐现象等现象的发生,具有更为准确的分类结果,但该方法往往会造成图像光谱信息损失㊁光谱混淆的现象㊂基于混合像元分解的分类方法广泛应用于中低分辨率图像中,对目标 亚像元 级的探测与识别,能够提高精细化分类水平㊁多源遥感影像定量化协同应用水平,但如何有效处理光谱间冗余信息㊁噪声及有效提取端元信息成为亟待解决的问题之一㊂2.2㊀目标信息提取遥感目标信息提取是为了获得遥感图像上目标地物的光谱㊁纹理和形状等特征信息,在土地利用㊁水体提取和地质灾害等方面得到了广泛应用,揭示了研究对象本身的特征及其与周围环境的联系,为目标的定量反演㊁动态变化和质量评价等提供了依据㊂高分遥感多以IKONOS㊁SPOT等为数据源,能有效地综合图像的光谱㊁空间纹理等特征㊂中等分辨率遥感数据多以Landsat TM为数据源用于信息提取,虽然中高分辨率数据能提取较好的信息提取结果,但由于硬件㊁传感器等限制,使得中高分辨率数据无法大面积观测㊂低分辨率遥感数据多以MO-DIS作为数据源,受混合像元的限制,信息提取精度不理想,但低分辨率遥感数据在大面积监测方面具有明显优势㊂将中高分辨率遥感数据与低分辨率数据结合,就可以实现时间㊁空间和光谱分辨率的信息互补,实现全方位㊁快速㊁准确地提取大尺度信息㊂例如,崔璐等将MODIS NDVI产品㊁反射率产品数据和Landsat数据结合,利用决策树结合混合像元分解的方法提取竹林的时空分布信息,不仅实现了大尺度时空信息的提取,还在一定程度上减轻了混合像元的影响㊂除了传统的遥感影像数据,一些新型传感器获取的数据在目标信息提取中也发挥了其独特的优势㊂如LiDAR数据包含高度㊁强度和波形等特征,利用高度信息可以判别传统光学遥感难以区分的不同高程㊁相同光谱的地物[67]㊂相比普通光学数据,夜光遥感数据能在夜间获取城市灯光㊁人类活动等信息,与光学数据结合可有效减少夜间灯光数据存在的光谱信息不足㊁空间分辨率较低㊁灯光强度过饱和等问题的影响㊂遥感目标信息提取在面临地理环境复杂㊁云雨天气频发等难题时,存在光学影像质量不佳㊁目标样本数据不充分和不丰富等问题,影响着目标信息提取的精度㊂此外,目标信息提取在具体应用领域方面的发展良莠不齐,如我国在农业熟制信息提取方面研究较成熟,但撂荒等种植制度变化的信息提取与动态监测能力有待加强㊂随着遥感数据产品的不断涌现,使用机器学习㊁深度学习等智能化方法融合多源遥感数据以形成更高维度的空间㊁光谱㊁时间数据,是提升遥感数据挖掘与提取深层特征能力的重要手段㊂2.3㊀动态变化检测遥感动态变化检测是综合利用各时相的遥感数据,通过时空融合的方法定量地分析和确定地表变化特征及过程,作为遥感的一项关键性技术,越来越多的遥感动态变化检测应用在城市规划㊁农林业监测和国土资源管理等方面[70]㊂遥感动态变化检测按时相的不同可以分为单时相分类比较法㊁双时相比较法及时序分析法[70]㊂单时相分类比较法是在进行变化检测时,只输入一个单时相的遥感数据,常用分类后比较法来分析变化区域及类别,该方法简单㊁应用广泛,但处理过程耗时耗力㊁效率低下㊂双时相比较法输入2个时相的遥感数据,两两组合进行变换检测,对时间分辨率没有很高的要求,故双时相比较法多用中高分辨率遥感数据,如Landsat,Quickbird等[70]㊂时序分析法输入一系列的时相序列遥感数据,利用特征统计或数学统计方法分析地物的变化㊁发展趋势及规律,相比单㊁双时相动态变化检测,时序分析法对遥感图像时间分辨率要求更高,适用于时间分辨率较高的中低空间分辨率遥感数据,如MODIS,AVHRR 等㊂在进行动态变化检测时,常因为大尺度㊁高时间㊁空间和光谱分辨率的要求,需要融合多源遥感数据来解决研究区域观测频次㊁范围和信息精细度等问题㊂例如,武喜红等[59]根据高时间㊁空间分辨率的需求,将多源数据(Landsat8,GF-1,HJ-1A/B)融合来提高Landsat8中分辨率数据的观测频次,采用时序分析法揭示秸秆焚烧现象的蔓延过程㊂动态变化检测在进行多源遥感影像融合时,不仅要考虑不同的传感器对光谱响应的差别还需考虑融合遥感数据之间的时相差异,时相差异过大会导致结果与真实值产生很大的偏差,难以进行后续的工作㊂随着新型传感器数据的层出不穷,多源遥感数据与新型传感器数据的融合也是待解决的难题之一,如将构成时间序列的影像数据与遥感视频数据融合等㊂。
多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用研究
多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用研究遥感图像处理是一门关注获取和处理地球表面信息的技术，其在环境监测、资源管理、城市规划等领域中发挥着重要作用。
多模态图像融合算法是遥感图像处理中的一项关键技术，通过将来自不同传感器或不同模态的图像进行融合，可以获得更多的信息和更高的图像质量。
本文将探讨多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用，并对其研究进行分析和总结。
一、多模态图像融合算法的定义和分类多模态图像融合算法是指将来自多个传感器或不同模态的图像进行融合，以获得一个包含多种信息的综合图像。
根据图像处理的不同阶段和方法，可以将多模态图像融合算法分为以下几类：1. 基于变换的融合算法：利用变换方法，如小波变换、离散余弦变换等，将不同模态或不同传感器的图像进行变换，然后进行适当的融合。
这类算法在遥感图像处理中应用较为广泛，能够保留图像的空间和频谱特性。
2. 基于特征的融合算法：通过提取不同传感器或模态图像的特征，将其进行融合，从而获得更全面和准确的信息。
这类算法在目标检测和识别等任务中具有重要意义，并且能够减少图像处理中的误差。
3. 基于深度学习的融合算法：深度学习是一种通过学习数据表示的方法，可以自动从大量数据中提取特征。
利用深度学习的方法，在遥感图像处理中可以进行多模态图像的融合，以获得更高的图像质量和更准确的信息。
二、多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用1. 土地覆盖分类土地覆盖分类是遥感图像处理中常见的任务之一。
通过融合多模态图像，可以获得更多的特征信息，提高土地覆盖分类的准确性。
例如，利用多光谱图像和高光谱图像进行融合，可以获得更丰富的光谱信息和空间分辨率，从而提高土地分类的精度和可靠性。
2. 地物识别和提取地物识别和提取是遥感图像处理中重要的任务之一。
通过融合多模态图像，可以提高地物的辨别能力和分类精度。
例如，将可见光图像和红外图像进行融合，可以通过光学和热学特性的结合，识别和提取建筑物、植被等地物，尤其对于夜间或低亮度条件下的地物探测具有重要意义。
图像融合技术在多领域的广泛应用和发展前景
[1] 何友,王国宏.多传感器信息融合及应用[M]. 北京:电子工 业出版社,2000. 高翔,王勇.数据融合技术综述[J].计算机测量与控制,2002, 10(11):706- 709. 毛士艺,赵巍.多传感器图像融合技术综述[J].北京航空航 天大学报,2002,28(5):512- 518. 夏明革,何友,唐小明,等.多传感器图像融合综述[J].电光与 控制,2002,9(4):1- 7. 孙涛,张宏建.目标识别中的信息融合技术[J].自动化仪表, 2001,22(2):35- 37. 夏明革,何友.多传感器图像融合应用评价[J].船舰电子对 抗,2002,25(5):38- 44. 王海晖,彭嘉雄,吴巍.基于证据理论的信息融合在图像分 类中的作用[J].计算机工程与应用,2003,39(33):78. 图像融合技术在医学方面的研究现状图像融合技术由于受到融合技术的限制， 在医才开[2] 方面发展较缓， 进入 20 世纪 80 年代以来， 逐渐引起临床医学界的关注。
较直观和简单的融 合 方 法 ， 当时一般采用的是如逐像素加权求平[3] ， 利用逻辑运算符进行滤波等， 效果往往并不理[4] 到了 20 世纪 90 年代， 图像融合技术有了很大。
展， 在这一阶段 ， Burt 提出了 Laplacian 金字塔[5] Akerman 提出了 Gaussian 金字塔分解法， Toet， [6] 出了低通比率金字塔法以及多分辨率形态滤波法小波变换法等。
医学图像融合技术成为当代医学[7] 像领域的前沿课题而被广泛重视和研究， 这段时也就成了医学融合技术的黄金时代， 带来了医学像融合技术的飞速发展。
而后， 随着数学领域小 （ 责任编辑 张 璇）（ 英文部分下转第 67 页）·65·。
遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展
遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展在遥感技术领域，多尺度数据融合技术是提高图像分析精度和效率的关键技术之一。
随着遥感技术的发展，获取的图像数据量日益庞大，如何有效地处理和分析这些数据成为研究的热点。
本文将探讨遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展。
一、遥感图像多尺度数据融合技术概述遥感图像多尺度数据融合技术是指将不同分辨率、不同传感器或不同时间获取的遥感图像数据进行处理，以获得更丰富、更精确的信息。
这种技术可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，增强图像的可解释性和应用价值。
1.1 多尺度数据融合技术的核心特性多尺度数据融合技术的核心特性包括以下几个方面：- 分辨率增强：通过融合不同分辨率的图像，提高图像的空间分辨率，使得细节特征更加清晰。
- 光谱增强：结合不同传感器获取的图像，可以扩展图像的光谱范围，提高光谱分辨率，从而获得更丰富的光谱信息。
- 时间序列分析：通过融合不同时间获取的图像，可以进行时间序列分析，监测地表变化和动态过程。
- 信息互补：不同传感器或不同时间的图像可能包含不同的信息，融合这些图像可以实现信息的互补，提高分析的准确性。
1.2 多尺度数据融合技术的应用场景多尺度数据融合技术在遥感领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖分类：通过融合不同尺度的图像，可以提高土地覆盖分类的精度。
- 环境监测：融合多时相的图像，可以监测环境变化，如植被生长、水体变化等。
- 灾害评估：在自然灾害发生后，融合多尺度图像可以快速评估灾害影响范围和程度。
- 城市规划：利用多尺度数据融合技术，可以为城市规划提供更详细的地表信息。
二、遥感图像多尺度数据融合技术的研究进展随着遥感技术的不断进步，多尺度数据融合技术也在不断发展和完善。
目前，研究者们已经提出了多种数据融合方法，并在实际应用中取得了显著效果。
2.1 常见的多尺度数据融合方法常见的多尺度数据融合方法包括：- 金字塔方法：通过构建图像的多尺度金字塔，实现不同尺度图像的融合。
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遥感图像融合技术的发展现状及趋势1 引言多源图像融合属于多传感器信息融合的范畴, 是指将不同传感器获得的同一景物的图像或同一传感器在不同时刻获得的同一景物的图像, 经过相应处理后, 再运用某种融合技术得到一幅合成图像的过程。
多幅图像融合可克服单一传感器图像在几何、光谱和空间分辨率等方面存在的局限性和差异性, 提高图像的质量, 从而有利于对物理现象和事件进行定位、识别和解释。
与单源遥感图像相比, 多源遥感图像所提供的信息具有冗余性、互补性和合作性。
因此,将多源遥感图像各自的优势结合应用, 获得对环境正确的解译是极为重要的。
多源遥感图像融合则是富集这些多种传感器遥感信息的最有效途径之一,是现代多源数据处理和分析中非常重要的一步。
本文基于遥感图像融合的研究现状、分析了图像融合研究的困境和不足, 最后提出了未来的发展趋势和热点, 以期达到抛砖引玉的作用。
2 遥感图像融合研究现状随着信息科学技术的发展, 在20 世纪七八十年代诞生了一个称为数据融合的全新概念。
这一概念不断扩展, 处理的对象由一般的数据发展到数字图像。
1979 年, Daliy 等人首先将雷达图像和LandsatMSS 图像的复合图像应用于地质解译, 被认为是最早的图像融合。
20 世纪80 年代, 图像融合技术逐渐应用到遥感图像的分析和处理中。
90年代以后, 图像融合技术成为研究的热点, 并成为很多遥感图像应用的一个重要预处理环节。
目前, 遥感图像融合已经发展为像素级、特征级和决策级3个层次, 如表1。
需要指出的是, 融合层次并没有划分融合算法严格的界限, 因为本质上各个融合层次都是信息融合的范畴。
像素级图像融合技术已被广泛研究和应用, 并取得了一定的成果。
特征级融合是一种中等层次的信息融合, 利用从各个传感器图像的原始信息中提取的特征信息,进行综合分析及融合处理, 不仅增加从图像中提取特征信息的可能性, 还可能获取一些有用的复合特征, 尤其是边缘、角、纹理、相似亮度区域、相似景深区等。
在特征级融合中, 对图像配准的要求不如像素级图像融合对配准要求那么严格。
决策级图像融合是一种更高层次的信息融合, 其结果将为各种控制或决策提供依据。
在进行融合处理前, 先对图像进行预处理、特征提取、识别或判决, 建立对同一目标的初步判决和结论, 然后对各个图像的决策进行相关处理, 最后进行决策级的融合。
从特点来看,不同层次的融合各有优缺点, 难以在信息量和算法效率方面都同时满足需求。
表一:遥感图像融合三个层次的对比融合层次融合算法特点从已有的图像融合研究成果来看, 由于理论的成熟度和操作的可行性, 融合研究主要集中在像素级,而对特征级, 尤其是决策级的研究还不够成熟, 仍在不断探索阶段。
近来, 从理论基础和研究工具来看, 非常新的数学理论和计算智能理论等的应用, 在数学理论深度上不断提高, 如小波和小波包、脊波、模糊数学、数学形态学、支持向量机等的使用, 更加重视图像融合的数学意义, 向更专业的信号处理方向发展。
从研究手段来看, 多源遥感图像融合的研究思路在逐步拓宽, 对已有方法进行组合、集成, 如IHS 方法和小波方法的结合 , PCA 和小波方法的结合, 小波方法和金字塔方法结合 , 等等。
3 遥感图像融合研究困境和不足以上按照融合的层次对遥感图像融合研究现状所作的分析要概述其所有的研究内容未必全面, 但是可以基本上概括图像融合的研究成果。
并且, 从另一个角度也反映出图像融合的主要研究内容和格局基本停留在融合方法的改进和创新上。
近来, 遥感图像融合被普遍认为是一个瓶颈发展时期。
首先, 理论上存在难以逾越物理意义的鸿沟, 图像融合在视觉增强的同时损失了图像本身的物理意义, 比如地物反射率等定量信息。
其次, 技术上也难有大的跨越性发展, 某种程度上说是计算机视觉等领域的硕果引领了早期的图像融合的发展。
因此, 近几年来的图像融合技术主要集中并停滞在新数学工具的使用和原有算法的组合上。
但本质上, 这些方法基本上属于在某种数学工具基础上面向问题的信号处理技术, 或者针对特定应用问题的解决方案, 缺乏对融合基本理论的研究, 没有从根本上解决融合问题的病态性, 这导致在研制和应用的过程中, 主观性和随意性很强, 造成了图像融合研究领域的混乱局面。
本节主要分析了遥感图像融合研究的困境和不足。
3. 1 遥感图像融合研究的困境图像融合作为一个系统工程, 仅仅从融合算法的改进上开展研究并不能从根本上很好的解决融合问题。
作者认为目前遥感图像融合技术存在3 个方面的困境:①没有统一的理论框架作指导, 这一问题逐渐__受到某些学者的关注;②缺乏面向应用的融合算法。
③数据源的选择没有针对性, 目前还鲜有涉及。
3. 1. 1 缺乏统一的理论框架作指导遥感图像融合统一理论框架是解决目前遥感图像融合方法格局混乱的最有效, 也最急迫的手段, 已经受到许多学者的关注, 并且已经开始有零星的文献报道。
但这些理论方法没有一种能够得到公认, 仍未能上升到物理解释和数学推导的理论高度,尽管如此, 这些学者的工作已经为图像融合统一理论框架研究提供了思路。
Wang 从遥感图像成像过程出发, 对建立通用图像融合模型作了一定的探索, 这是第一次公开提出通用模型研究的文献, 然而其模型建立过程中仍未能很好的重视主观性与随意性的问题。
窦闻从遥感机理、物理模型和数学推理出发,得到像素级图像融合的通用数学模型, 但是缺乏对特征级和决策级的支持。
因此, 目前亟需以实际应用结合物理解释和数学推导进行模型实现的基本思想, 建立统一的对地观测信息融合的基本理论和广义融合模型, 为融合方法的研制和应用提供理论指导。
3. 1. 2 缺乏面向应用的融合算法尽管目前的融合算法很多, 但是缺乏从特定应用角度的融合算法设计。
大多数算法没有从物理机理和应用目的进行分析, 而是依据图像质量的评价体系进行设计和比较, 这样得到的结果不具有针对性, 虽然图像整体效果增强, 但是不能满足增强感兴趣的信息的目的。
遥感图像融合的研究存在理论方法和应用研究脱节的现象, 理论方法研究没有考虑应用的回馈效应, 应用研究也没有考虑理论方法的物理解释, 即使是结合应用的图像融合研究也存在很大的局限性, 面向应用的融合算法的设计缺乏依据, 大多情况仅仅把融合作为提高图像解译能力的手段, 缺乏信息量的保真度。
依然固守高分辨率全色图像和低分辨率的多光谱图像的原则, 而不是从应用目的出发考虑原始图像特有信息的保持。
这些问题是融合过程丢失了原始遥感图像本身的物理属性的病态问题所致, 使得融合只能停留在改善视觉效果这一基本问题上。
另外, 遥感过程的复杂性和不确定性也是导致融合问题难以针对具体应用来比较和设计的主要原因之一。
3. 1. 3 数据源的选择没有针对性遥感图像融合的数据选择问题可以分为两个方面: 首先是针对具体的传感器类型的融合研究不足;其次是对融合数据源的尺度选择问题还没有任何经验或理论模型。
①针对不同的传感器数据的融合研究不足虽然现有融合问题的研究中很多是针对某具体的数据类型进行开展的, 但是, 对这些数据本身的特性考虑不足, 很多依然是围绕融合方法的改进进行的探讨, 并不是真正意义上基于数据特性的融合研究。
随着各种类型传感器的投入使用, 尤其是SAR、近红外、高光谱等传感器的应用, 图像融合已经不局限于视觉效果的融合, 而是更注重融合图像对地物光谱信息的保留, 以满足更高空间分辨率的分类或定量遥感需求。
②缺乏融合数据源的尺度选择理论图像融合数据源的尺度选择问题是研究者想面对但无法面对的问题, 因为传感器物理分辨率的固定将数据尺度选择变成了不可选择。
这也从一定程度上限制了遥感图像融合从机理上进行研究的动力。
图像融合数据源的尺度选择是从另一个角度研究如何更好地保持原始图像细节信息和光谱信息,达到更高效的集成原始图像特性的问题。
这对面向具体应用的数据融合问题的研究, 乃至传感器设计都有十分重要的推动作用。
但是, 尺度选择研究的困难依然在于数据的限制。
研究者也无法在计算机上模拟出各种尺度的传感器真实复杂的成像条件, 这是对融合尺度选择研究的一大挑战。
3. 2 遥感图像融合研究的不足遥感图像融合研究除了以上的三点困境之外,还存在如下几方面的不足:①特征级和决策级融合研究不足现有的遥感图像融合研究主要集中在像素级, 对特征级和决策级融合研究还远远不够。
目前对于特征级和决策级融合, 还没有一个清晰的理论界定, 而仅仅是概念性的描述解释; 没有和图像处理的其他领域结合起来, 而停留在单纯的图像融合层面上。
面向对象的图像处理技术正在逐渐被引入到这方面的研究中。
②多角度融合研究不足多角度的融合能够获得更丰富的信息, 更好地消除图像中的阴影等噪声。
目前的遥感图像融合主要涉及到多源和多尺度融合, 对于多传感器数据的融合也基本是保证同一视角, 而真正意义上的多角度融合研究还处于空白阶段。
③数据预处理过程的精度有待提高当数据从测量空间转入融合空间时, 必须进行严格的数据预处理。
然而目前对融合前的数据进行的空间配准、去噪、几何辐射校正、大气校正、压缩和滤波等处理, 其工作精度仍有待提高, 这要通过引入新的理论、算法来实现。
④对多源遥感图像不确定性的重视不够不确定性是遥感数据固有的特性, 多源遥感信息融合在优势互补的同时也意味着多数据源中不确定性的积累和叠加。
研究融合中的不确定性需要以融合的物理机理、理论基础和数学模型为基础。
4 遥感图像融合研究发展趋势研究者已经意识到遥感图像融合问题是一个病态问题, 也是一个系统工程的问题, 不能依赖单一角度或单一理论算法解决不同数据或不同应用环境的融合。
目前的理论基础、应用成果和存在问题为遥感图像融合理论的发展, 及其面向各个领域的应用研究提供了分析依据。
从遥感图像融合的三个层次来说, 像素级融合能够挖掘多源遥感信息的关联和隐含信息, 充分应用原始信息的互补优势,提供其他两个融合层次不具有的细节信息, 这些是特征级和决策级融合所不具备的特点, 因此在未来一定时间内, 像素级融合始终是研究热点之一。
但是, 随着遥感数据源和应用的发展, 特征级融合、决策级融合的研究将越来越受到研究人员的重视。
虽然说遥感图像融合研究目前处于瓶颈发展期, 但是随着硬件条件的提高和数学工具的发展, 从研究目标来看, 图像融合研究已经脱离了主要以空间增强为目标的阶段, 融合结果将逐渐以光谱信息提取和空间细节信息保持为目标 , 因此具有明确物理意义的融合理论正成为研究的热点。
同时, 融合方法的研究不再停留在算法的组合和复加上, 而是将侧重理论体系和统一框架的研究上。
相应的,图像融合数据源尺度选择也会得到一定的关注。
面向应用的遥感图像融合研究会随着遥感应用领域的拓展而深入进行, 同时将加深遥感图像融合方法选择依据的研究。