多尺度遥感影像融合技术及其算法研究进展
遥感数据融合与多尺度地物分类方法与应用研究
遥感数据融合与多尺度地物分类方法与应用研究遥感技术的发展为地球资源的监测与管理提供了重要的技术手段。
通过遥感数据融合和多尺度地物分类方法，可以更准确地获取地球表面的信息，并为环境监测、城市规划、资源管理等方面提供更有效的支持。
一、遥感数据融合方法的研究与应用遥感数据融合是指将不同传感器获得的多源多光谱遥感影像进行整合，提取出更为准确的地物信息。
在遥感数据融合中，常用的方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。
基于像素级的融合方法主要利用多个传感器观测的同一地物像元之间的相互关系，通过像素级运算对不同传感器的数据进行融合。
这种方法能够充分利用多个传感器的信息，提高地物分类的准确性。
例如，在农业遥感中，结合多谱段的高分辨率影像和偏振SAR数据，可以实现作物生长状况和土壤湿度的监测。
基于特征级的融合方法则基于不同传感器提供的特征信息，通过特征提取和组合的方式进行数据融合。
这种方法能够更好地利用多个传感器的优势，提高地物分类的分类精度。
例如，在城市规划中，结合光学、雷达和激光雷达数据，可以实现对城市中不同建筑物的识别与分类。
二、多尺度地物分类方法的研究与应用地物分类是遥感数据处理中的重要任务之一，其目标是将遥感影像中的像元分配给不同的地物类别。
随着遥感技术的发展，传感器分辨率不断提高，地物分类任务也面临着更多的挑战。
传统的地物分类方法主要基于像元级别的特征提取和分类器的训练，其精度受到地物空间分布的限制。
随着多尺度地物分类方法的提出，可以更好地利用不同层次的信息，提高地物分类的准确性。
多尺度地物分类方法主要分为基于像素级的多分辨率分割方法和基于对象级的多尺度目标识别方法。
基于像素级的多分辨率分割方法主要通过分割算法将高分辨率遥感影像分割为多个子图像，然后对每个子图像进行地物分类，最后将分类结果进行合并。
这种方法可以充分利用不同分辨率下的特征信息，提高地物分类的准确性。
例如，在森林资源调查中，可以利用多分辨率的遥感影像进行森林类型的分类和监测。
遥感影像处理中的数据融合技术研究
遥感影像处理中的数据融合技术研究引言：遥感影像处理技术的发展为我们提供了获取大规模地理信息的重要手段。
然而，由于不同传感器获取的影像数据可能具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，因此需要将这些多源数据进行融合，以提高数据的综合利用效率和精度。
本文主要在遥感影像处理中的数据融合技术方面进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、数据融合原理数据融合是指将多个数据源的不同信息进行合并，得到具有更高质量的数据结果。
在遥感影像处理中，数据融合主要包括光谱融合、空间融合和时间融合。
光谱融合是将不同波段的光谱信息进行融合，以获取更全面的光谱信息；空间融合是将不同空间分辨率的影像进行融合，以提高空间分辨率；时间融合是将不同时相的影像进行融合，以获取时间序列的信息。
二、数据融合方法1.基于像元级的数据融合方法：像元级的数据融合方法是将不同传感器的数据转换为相同的空间分辨率和光谱分辨率，然后进行像素级别的融合。
常见的方法有直接融合、加权融合和突变融合。
直接融合方法是将不同波段的像素值直接相加或取平均值；加权融合方法是给不同波段的像素赋予不同的权重，然后求加权平均值；突变融合方法是将不同波段的像素值进行分段，并根据分段的结果进行融合。
2.基于特征级的数据融合方法：特征级的数据融合方法是通过提取不同波段或传感器的特征，然后将这些特征进行融合。
常见的特征包括纹理、形状、统计特征等。
方法包括主成分分析法、小波变换法和特征选择法。
主成分分析法是通过对不同波段的数据进行主成分分析，得到主成分，然后将主成分进行融合；小波变换法是将不同波段的数据进行小波变换，然后将小波系数进行融合；特征选择法是通过对不同波段的数据进行特征选择，然后将选取的特征进行融合。
三、数据融合应用数据融合在遥感影像处理中具有广泛的应用。
一方面，数据融合可以提高遥感影像的空间分辨率和光谱分辨率，从而提高地物识别和分类的精度；另一方面，数据融合可以提取不同波段的信息，用于地物变化监测、资源调查和环境监测等领域。
遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法研究
遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法研究遥感技术的快速发展为地球观测提供了大量的高分辨率遥感图像数据，为地理信息系统和环境监测等领域提供了重要的数据支持。
然而，由于传感器的差异、观测条件的不同以及图像的大尺度多时相特点，遥感图像的分析和融合变得十分复杂和具有挑战性。
为了更好地利用遥感图像数据，在一次多尺度分析和多维融合方面的研究变得越来越重要。
一次多尺度分析技术是指对遥感图像进行不同尺度级别的分析，将图像的不同空间和时间特征进行提取和表达。
这种方法可以帮助我们从不同的尺度上了解地球表面的变化和特征。
在一次多尺度分析中，常用的方法包括基于像元的分析、基于对象的分析和基于场的分析。
基于像元的分析是指通过对遥感图像中的每个像素进行分析和处理来获取地物信息。
这种方法可以精确地获取每个像素的特征，但可能会忽略地物的上下文信息。
基于对象的分析则是将像素组成的对象作为分析的基本单位，通过提取对象的形状、纹理、颜色等特征来获取地物的分类和识别结果。
基于场的分析是指通过对遥感图像进行分割和分类，生成地理信息场来表示地物的空间分布和相互关系。
这种方法可以更好地利用图像的上下文信息，但对于大规模的遥感图像，计算成本较高。
多维融合方法在遥感图像分析中起到了至关重要的作用。
由于遥感图像融合能够提供更丰富的空间、光谱和时间信息，因此可以提高图像的分辨率和准确性。
常用的融合方法包括基于变换的融合和基于模型的融合。
基于变换的融合方法是通过对不同传感器获取的图像进行变换，将它们融合在一起。
常用的变换包括主成分分析、小波变换和非负矩阵分解等。
这些变换可以提取图像的不同特征，并进行加权融合，从而提高图像的质量和信息量。
基于模型的融合方法则是通过建立数学模型，将不同传感器获取的图像进行融合。
这种方法能够更好地利用图像的物理特性和统计信息，提供更准确的信息。
综上所述，遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法的研究对于有效地利用遥感图像数据具有重要意义。
基于遗传算法的多尺度融合技术研究
基于遗传算法的多尺度融合技术研究多尺度融合技术是指将多尺度下的不同特征信息融合在一起，以提高目标检测、目标跟踪、目标识别等应用场景下的性能。
遗传算法是一种优化算法，它模拟自然进化原理，在解决优化问题上有广泛的应用。
本文将探讨如何利用遗传算法实现多尺度融合技术，其应用前景和研究进展。
一、多尺度融合技术的意义随着计算机视觉的发展，多尺度融合技术受到越来越多的关注。
在图像处理中，不同尺度下的图像特征信息是不同的。
比如，低尺度下的图像特征信息更加稳定，而高尺度下的图像特征信息更加丰富。
融合这些不同尺度下的特征信息，可以提高图像处理的精度和鲁棒性。
在目标检测中，多尺度融合技术可以应对目标出现尺度不同的情况，提高检测的准确率。
在目标跟踪中，多尺度融合技术可以应对目标跟踪过程中尺度变化的问题，提高跟踪的稳定性和准确率。
在目标识别领域，多尺度融合技术可以应对目标在不同尺度下的变化，提高识别的鲁棒性和准确率。
二、多尺度融合技术的实现方法目前，多尺度融合技术主要有以下几种实现方法：1、特征金字塔法特征金字塔法是一种基于图像金字塔的多尺度技术，它通过缩小图像尺寸，获得不同尺度下的图像特征信息。
特征金字塔法将图像分解成多个尺度的分辨率，在每个尺度上提取特征，并将不同尺度下的特征进行融合。
由于特征金字塔法需要计算多个尺度的特征，计算量较大，运行速度较慢。
2、小波变换法小波变换法是一种基于小波分析的多尺度技术，它可以将信号分解成不同频率的小波系数。
在原始信号的多个尺度分析中，小波变换法可以提供不同尺度下的多尺度信息，从而实现多尺度融合。
由于小波变换法的计算量较小，可以快速地计算出不同尺度下的特征信息。
3、卷积神经网络法卷积神经网络法是一种基于神经网络的多尺度技术，它可以通过网络的卷积层和池化层对图像进行分析，并从不同尺度下提取特征信息。
卷积神经网络法最大的优点在于可以自动学习特征，对于一些复杂的特征无需手动设计，但同时也需要有大量的训练数据来训练网络。
遥感影像的多尺度分析方法研究
遥感影像的多尺度分析方法研究一、引言遥感技术的快速发展为我们获取地球表面信息提供了丰富的数据资源。
遥感影像作为这些数据的主要表现形式，包含了大量关于地理、生态、环境等方面的有价值信息。
然而，要从这些海量且复杂的数据中准确提取有用的信息并非易事，这就需要采用有效的分析方法。
多尺度分析方法便是其中一种重要的手段，它能够帮助我们更好地理解和处理遥感影像。
二、多尺度分析的基本概念多尺度分析，简单来说，就是在不同的尺度上对对象进行观察和分析。
在遥感影像中，尺度可以理解为分辨率或者观察的细节程度。
例如，高分辨率的遥感影像能够提供更详细的地物特征，而低分辨率的影像则能展现更宏观的地理格局。
多尺度分析的核心思想是，不同的地物和现象在不同的尺度上表现出不同的特征和规律。
通过在多个尺度上进行分析，可以更全面、准确地认识和理解遥感影像所反映的现实世界。
三、多尺度分析方法的分类（一）基于图像金字塔的方法图像金字塔是一种常见的多尺度表示方法。
它通过对原始影像进行一系列的降采样操作，生成不同分辨率的影像层，从而构建出一个金字塔结构。
在分析时，可以从金字塔的不同层次获取相应尺度的信息。
（二）基于小波变换的方法小波变换是一种能够将信号分解为不同频率和尺度成分的数学工具。
应用于遥感影像分析时，它能够有效地提取影像在不同尺度和方向上的特征。
（三）基于分形理论的方法分形理论用于描述具有自相似性的复杂对象。
在遥感影像中，一些地物的分布和形态可能具有分形特征，通过分形分析可以揭示这些地物在不同尺度下的规律。
（四）基于多分辨率模型的方法这类方法通过建立不同分辨率的模型来描述遥感影像，例如多分辨率网格模型等。
四、多尺度分析方法在遥感影像中的应用（一）地物分类不同类型的地物在不同尺度上具有不同的特征。
例如，城市中的建筑物在高分辨率下可以清晰地看到其轮廓和细节，而在低分辨率下则表现为成片的块状区域。
通过多尺度分析，可以综合利用不同尺度的信息，提高地物分类的准确性。
遥感影像分类算法及数据融合技术
遥感影像分类算法及数据融合技术随着遥感技术的不断发展，遥感影像分类成为了遥感数据处理的重要任务之一。
遥感影像分类算法的研究不仅能提高遥感数据的后续应用效果，也为资源调查、环境监测等领域提供了可靠的数据支持。
本文将主要探讨遥感影像分类算法的发展以及数据融合技术的应用。
一、遥感影像分类算法的发展遥感影像分类算法是指将遥感影像数据划分为不同的类别或类型的方法。
在遥感影像分类中，常用的算法包括传统的基于像元的分类算法和基于对象的分类算法。
1.1 基于像元的分类算法基于像元的分类算法是按照图像的像素信息直接进行分类判定的方法。
常见的基于像元的分类算法有最大似然法、支持向量机、随机森林等。
这些算法主要依靠像素的统计特性、频域分析等方法进行分类。
最大似然法是一种经典的分类算法，它基于像素的概率分布模型进行分类判定。
该方法利用已知训练样本的统计特征，计算待分类像素在每个类别中出现的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
支持向量机是一种常用的监督学习算法，它通过找到一个最优的超平面将不同类别的样本间隔最大化来实现分类任务。
该算法具有强大的分类性能和泛化能力，广泛应用于遥感影像分类领域。
随机森林是一种基于决策树的分类算法，它通过构建多个决策树并对其结果进行投票来实现分类。
随机森林具有较好的鲁棒性和准确性，对于遥感影像的非线性分类任务有良好的效果。
1.2 基于对象的分类算法基于对象的分类算法是将邻域像素合并为对象，以对象为基本单位进行分类。
与基于像元的分类算法相比，基于对象的分类算法能更好地捕捉到地物的空间信息和上下文特征。
常见的基于对象的分类算法包括分水岭算法、形态学算法、区域生长算法等。
这些算法通常通过分割影像图像得到对象，然后通过计算对象的特征参数进行分类。
分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，它通过模拟灌水过程将图像分割为不同的区域。
分水岭算法具有较好的分割效果和边界保持能力，常用于遥感影像目标提取和分类。
遥感影像处理中的数据融合技术研究
遥感影像处理中的数据融合技术研究遥感影像处理是一项广泛应用于地质勘探、土地利用、环境监测、气象预测、水文调查等领域的技术。
遥感影像数据具有广阔的应用场景和多样的数据类型，如何将这些数据整合起来实现更加精准的地理信息分析和预测成为了人们所关注的问题。
本文将从数据融合技术的发展、应用场景、常见方法、技术评价等方面，探讨遥感影像数据融合技术在地理信息分析和预测中的重要作用。
一、数据融合技术的发展数据融合是指从多源数据获取、处理和利用过程中，将多个数据源的信息进行整合和统一，以达到数据更完整、更准确、更可靠的目的。
遥感技术的应用范围广泛而复杂，数据也多来自于多个平台、多个手段、多个分辨率、多个时段等，为了最大程度地提高数据的利用价值，数据融合技术得到了广泛应用。
随着卫星遥感、航空摄影、地面监测等技术的不断发展，融合各类传感器、各类分辨率、以及多个环境状态下的遥感数据的研究也逐渐增加。
在发展过程中，数据融合技术经历了多个阶段，从最初的像元级融合，到基于特征信息融合，再到随机场融合、模型融合和多尺度融合，不断提高了数据融合的效率和精度，为地理信息分析和预测提供了强大的支持。
二、数据融合技术的应用场景数据融合技术在地理信息分析和预测中具有广泛的应用场景。
以下几个方面是数据融合技术的应用场景。
1. 土地利用和土地覆盖土地利用和土地覆盖是地理信息分析的重要内容。
通过数据融合技术，可以将卫星和地面的遥感影像数据进行融合分析，实现土地利用和土地覆盖的数据整合和智能分析，辅助政府、公共事业和农业企业制定土地开发、建设和管理计划，提高城市规划、土地资源利用效率和精准农业生产质量。
2. 环境监测和预警环境监测和预警涉及到大范围的数据采集和分析，数据融合技术可以将大量的地面监测数据和遥感数据融合分析，快速、准确地进行污染源追踪、热岛效应和自然灾害等问题的监测和预警，为城市规划和环境保护提供服务。
3. 气象预测和防灾减灾气象预测和防灾减灾涉及到气象数据、空间数据、卫星数据和机场数据的处理，数据融合技术可以将多种不同数据源的数据进行整合，实现更准确的气象预测，以及对汽车、飞机等交通工具的智能预警，为人们的出行、运输、避险提供保障。
遥感影像信息提取中的多尺度分割算法研究
遥感影像信息提取中的多尺度分割算法研究遥感技术在现代的资源管理、城市规划、农业等各个领域中已经广泛应用。
其中遥感影像信息提取是遥感技术应用中比较重要的一部分，它能够从遥感影像中提取出一些有价值的信息，如道路、建筑、水体等。
然而，由于遥感影像分辨率较高，单一分割算法往往难以有效地提取出有价值的信息。
多尺度分割算法的研究对于解决这一问题具有重要的意义。
一、多尺度分割算法的概念多尺度分割算法是一种利用不同的尺度对遥感影像进行分割的算法。
在进行图像分割时，往往需要对彩色或灰度图像中像素点进行聚类，以便提取出相似的像素点并将其归为一类。
随着遥感影像分辨率的提高，图像中的像素数目也随之增加，这就导致了聚类算法计算的复杂度增大。
而采用多尺度分割算法则可以在保持精度的前提下实现快速计算。
二、多尺度分割算法的主要应用1. 遥感影像分析与判读多尺度分割算法可以通过分析遥感影像，提取出其中的有用信息，如土地利用、土地覆盖、冰雪覆盖等。
这样就可以对地理环境进行诊断和监测，有效地优化资源管理。
2. 环境监测多尺度分割算法可以通过遥感影像提取水体、植被、土地利用等信息，为城市规划、土地利用规划等环境监测提供科学依据，为保护生态环境提供有力支持。
3. 地球科学研究多尺度分割算法可以将遥感影像中的类别分割得更加精确，从而为地球科学的研究提供可靠的基础数据，如洪水监测、气象预报等。
三、多尺度分割算法的实现原理目前常用的多尺度分割算法主要有基于小波变换、基于金字塔和基于局部自适应阈值（Local Adaptive Threshold, LAT）。
1. 基于小波变换基于小波变换的多尺度分割算法是一种对遥感影像进行多尺度分割的有效方法。
它可以将图像进行小波分解，然后根据不同的尺度进行分割，最终通过小波重构得到分割后的影像。
2. 基于金字塔基于金字塔的多尺度分割算法使用了一个多分辨率表示的图像金字塔，并依次分解到不同的尺度。
在不同的分辨率下，对图像进行分割，然后对每个尺度进行汇总，最终得到所有尺度的分割结果。
基于多尺度分析的遥感图像分类技术研究
基于多尺度分析的遥感图像分类技术研究遥感技术作为一种高新技术，已经在城市规划、土地利用、水资源管理等多个领域得到了广泛的应用。
而基于遥感图像的分类技术则是应用遥感技术实现对地物信息自动提取的基础，因此在各个领域的研究中也得到了越来越多的关注。
本文主要讨论基于多尺度分析的遥感图像分类技术的研究。
一、遥感图像分类技术的基本原理遥感图像分类技术实际上是一种通过计算机算法对遥感图像中的地物信息进行区分的技术。
在实现这一目标的过程中，主要需要经历以下几个步骤：1、预处理：遥感图像在采集和传输过程中可能会受到照射角度、时间、环境等因素的影响，因此首先需要对采集的图像进行去除噪声、纠正偏差等预处理工作。
2、特征提取：在预处理完成之后，需要通过数学模型对图像进行特征提取，形成对地物的数学描述，包括颜色、纹理、形状等。
3、分类：得到了图像的特征之后，即可利用各种分类算法，在计算机上实现对图像信息的区分。
对于遥感图像分类技术而言，最重要的一环就是特征提取。
因为地物信息的复杂性和多样性，导致对其特征提取方法的研究也变得愈加复杂和细致。
二、多尺度特征分析在遥感图像分类中的应用2.1 多尺度概念多尺度概念是指在地学领域中，地球表面或生态系统的某一特定区域具有不同空间尺度和时间尺度上的过程或事件。
在遥感分类技术中，当空间分辨率太高以至于未能充分准确地捕捉到许多地物时，引入多尺度特征分析可以有效地提高分类的准确性。
2.2 多尺度特征提取方法多尺度特征提取方法可分为“多次下采样再分类”和“分级分析再集成”的两种方式。
1）多次下采样再分类针对传统的最常用的单尺度分类方式，这里提出了一种对于能耗和效率都更优的解决方案——多次下采样再分类。
其思路是在原始高分辨率遥感图像的基础上进行多次下采样，获得一系列不同空间分辨率的遥感图像，再分别对这些图像进行分类，最后将分类结果通过复合处理的方式得到最终分类结果。
这种方法不仅可以有效地避免过度拟合和欠拟合的问题，同时也可以提高计算效率。
基于分辨率融合的多尺度遥感影像分类技术研究
表 1 隶属度函数说明 Tab. 1 The in troduction of m em bersh ip function
函数斜率
说明
函数斜率
说明
大于
线性范围
小于 布尔大于 布尔小于
线性范围 (取反 ) 单值
近似高斯
线性大于
大致范围
线性小于
全范围
2)建立模糊规则 建立模糊规则又称模糊推理 ,是对模糊集合进行集 合操作来得到最终的推理结果 ,它结合了不同的模糊集 。 对于影像对象各个特征形成的模糊集合 ,要对其处理形 成综合效果 ,才能最终根据其判断区域的所属类别 。这 就需要进行模糊规则设计 ,其实质就是一些“if - then”的 规则 ,简单说 ,条件如果成立 ,动作就可以执行 。 3)去模糊 去模糊又称反模糊化 ,是模糊化操作的逆过程 。通 过模糊集合综合评价方法来确定输入数据最终的输出类 别 。对于之前的模糊集合操作所得出的关于某一对象的 模糊集合而言 ,要判定其到底属于哪一个类别 ,这也是一 个从模糊度到确定类别的过程 。
第 2期
翟涌光等 :基于分辨率融合的多尺度遥感影像分类技术研究
111
道 、4个多光谱通道 ) 、成像幅宽 (16. 5 km ×16. 5 km)以及 成像摆角 ( 0°～25°)等方面具有显著的优势 。本文选用 的数据为武汉市某区内的 QuickB ird影像 ,包括一个全色 波段以及 4个多光谱波段 ,获取时间为 2005年 11月 。
A M ulti - sca le C la ssif ica tion Study of Remote Sen sing Images Ba sed on the Resolution M erge M ethod
多源遥感数据融合技术在测绘中的应用研究进展
多源遥感数据融合技术在测绘中的应用研究进展随着遥感技术的迅速发展和卫星技术的日益完善，多源遥感数据融合技术在测绘领域的应用也越来越广泛。
这种技术通过将不同传感器获取的多种数据融合起来，可以大幅提高地理信息和地图制作的精度和可信度。
本文将从多源遥感数据融合的意义、融合方法以及应用案例等方面，对该技术在测绘中的应用研究进展进行探讨。
一、多源遥感数据融合的意义多源遥感数据融合是指将来自不同遥感传感器的多种数据进行整合，以获取更全面、准确的地理信息。
在传统的测绘中，通常只依赖单一的遥感数据源进行测量和制图，这种方法存在信息不全、精度不高等问题。
而多源遥感数据融合技术的应用，可以综合利用各种遥感数据源的优势，弥补不同传感器的缺陷，提高测绘的精度和可信度。
例如，在地图制作中使用卫星图像，常常会受到云层、大气和地形等因素的干扰，导致图像质量下降，难以准确提取地物信息。
而通过多源遥感数据融合，可以利用不同传感器的观测优势，将具有云雾抗干扰能力的红外遥感数据与高空间分辨率的光学遥感数据进行融合，从而得到更清晰、更准确的图像，提高地图的制作精度。
此外，多源遥感数据融合也有助于提高地表覆盖信息的提取精度。
通过融合多种数据源的信息，可以更准确地提取地物的空间位置、形状、尺度以及分类等信息。
在地理信息系统（GIS）中，准确的地表覆盖信息对决策制定、资源管理和环境监测等方面都具有重要价值。
二、多源遥感数据融合的方法多源遥感数据融合技术有多种方法，常见的包括基于像元级的融合方法、基于特征级的融合方法和基于决策级的融合方法。
1. 基于像元级的融合方法基于像元级的融合方法是将各个数据源的像元进行逐点运算，得到新的像元值。
常见的方法有简单加权平均法、主成分分析法和小波变换等。
简单加权平均法是将不同数据源的像元灰度值按一定权重进行加权平均，得到融合后的像元灰度值。
主成分分析法则通过提取各个数据源的主成分，构建主成分空间，进而进行融合。
基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法研究
基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法研究随着航天技术的不断发展，卫星遥感影像成为了获取地球表面信息的重要手段。
然而，在进行分析和应用之前，对不同卫星传感器获取的多模态遥感影像进行配准是必要的。
影像配准是将不同影像进行几何对齐，以便对其进行比较分析的过程。
在实际应用中，由于多模态遥感影像存在不同的空间分辨率、光谱分布和几何形状等差异，传统的影像配准算法往往无法满足精确配准的要求。
基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法研究旨在解决这一问题。
该算法通过提取多尺度的特征信息，综合考虑了遥感影像的空间和光谱特征，实现了更精确的配准结果。
首先，该算法利用多尺度分析技术，将遥感影像分解为不同尺度的图像金字塔。
每个尺度的图像金字塔都包含了不同分辨率的图像，从而能够处理不同空间尺度下的特征。
通过对图像金字塔进行匹配，可以捕捉到遥感影像的多尺度特征。
其次，该算法使用光谱信息提取算法，对多模态遥感影像进行光谱特征分析。
光谱信息是遥感影像最重要的特征之一，通过对不同波段的光谱反射率进行分析，可以获取到影像的光谱分布特征。
利用光谱信息提取算法，可以准确地识别出影像中的特征点，并进行特征匹配。
最后，该算法采用改进的变换模型，将多尺度特征和光谱特征融合起来，实现高精度的影像配准。
改进的变换模型能够处理不同尺度和光谱分布下的几何变换关系，从而提高了配准的准确性和鲁棒性。
通过反复迭代，该算法可以逐步调整变换参数，使得每个特征点都能够得到更准确的匹配结果。
综上所述，基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法通过融合不同尺度和光谱特征，实现了对多模态遥感影像的精确配准。
该算法在实际应用中具有很高的实用性和适用性，可以广泛应用于地理信息系统、环境监测、农业遥感等领域。
未来，随着遥感技术的发展，该算法还可以通过引入更多特征和改进的算法，进一步提高遥感影像配准的精度和效率。
注：本文为生成文章，仅供参考综合分析，基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法通过融合不同尺度和光谱特征，实现了对多模态遥感影像的精确配准。
遥感图像处理中的多尺度分析与综合方法研究
遥感图像处理中的多尺度分析与综合方法研究遥感图像处理是一种通过处理和分析遥感图像数据来获取地表信息的方法。
随着遥感技术的发展和进步，遥感图像已成为了许多领域中不可或缺的数据源。
而在处理遥感图像时，多尺度分析与综合方法被广泛应用，能够提供更准确、全面的地表信息。
本文将对遥感图像处理中的多尺度分析与综合方法进行研究，探讨其应用和发展。
在遥感图像处理中，多尺度分析与综合方法是一种将不同尺度的图像数据进行融合的技术。
这种方法能够利用不同尺度下的信息，提高图像的分辨率和精度。
多尺度分析与综合方法主要包括多尺度变换和多尺度分割两个步骤。
多尺度变换是将原始图像数据转换为不同尺度的表示形式。
其中常用的多尺度变换方法有小波变换和多分辨率分解。
小波变换通过将图像信号分解成一组不同频率的小波基函数来表示图像特征。
多分辨率分解则是将图像分解为一组具有不同分辨率和平滑度的图像。
这些多尺度表示形式能够更好地反映图像数据的复杂结构和细节信息，为后续的处理提供了基础。
多尺度分割是根据不同尺度下的图像数据进行分割和分类。
在遥感图像处理中，多尺度分割常用于提取地表特征、监测环境变化和识别目标等应用。
这种方法通过将图像分割为多个不同大小的区域，然后利用区域特征和上下文信息进行分类和标记。
多尺度分割能够提高分割的准确性和鲁棒性，减少尺度变化带来的影响。
除了多尺度变换和多尺度分割，还有一些其他的多尺度分析与综合方法应用于遥感图像处理中。
比如基于对象的分析方法，通过将图像分割为一组相似的对象，然后对这些对象进行分类和分析。
这种方法能够更好地描述地表物体的空间结构和相互关系，提高地物分类的精度。
另外，自适应多尺度分析方法也被应用于遥感图像处理中。
这种方法能够根据图像内容自动调整分析尺度，提高图像分析的灵活度和适应性。
多尺度分析与综合方法在遥感图像处理中的应用非常广泛。
例如在土地利用和土地覆盖的研究中，多尺度分析能够获取不同尺度下的土地信息，提供更全面的土地利用信息。
基于分辨率融合的多尺度遥感影像分类技术研究
ｐｐｒ ｎｅｒｔ ｅＱ ｉ ｂ ｄｍ ｈｓｅｔ ａｅ ｎ ｉ ｅｏ ｔ ｎｐｎｈｏ ａｉ ｉ ｇｓｉ ｏｄｒｏｉ ｐｏｅｔｅ ｅｏｕｉ ｉ ｏ ｔ ａｅ ｔ ａ ｓｔ ｕ ｋ ｉ ｕ ｉ ｃｒ ｉ ｇｓ ｄｈｇ ｒｓｌ ｉ ａｃｒｍ ｔ ｅ ｒｅ ｒｖ ｓｌｔ ｎｗｔ ｕ ｉ ｇ ｅ ｈ ｃ ｒ ｐ ａ ｍ ｌ ａ ｈ ｕｏ ｃ ｍａ ｎ ｔ ｍ ｈｒ ｏ ｈ
翟 涌光 ，王耀 强
（ 内蒙古农业大学 水利与土木建筑工程学院 ， 内蒙古 呼 和浩特 ００１ ） １０８
摘 要 ： 影响遥感 图像分类效果 的主要 因素之一是影像的空 间分辨 率。本 文将 Ｑ ｉ ｂ ｄ多光谱影像与 高分辨 率 ｕｃ ｉ ｋｒ 全色影像相 融合 ， 在保 留了光谱信息 的同时提 高 了影像 分辨率。然后对 融合后 的影像进 行 多尺 度分割 ， 并运 用
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔｈ ｐａｉｌｒｓ ｌｔｏ ｆｒ ｍｏ ｅｓ ｎｓｎ ｍａ ｅ Ｓ ｏ ｆｔ ｅ ｍａｎ ｆ ｃｏｓ ｗｈｉｈ ａｆｃ ｈ ｆｅ ｔｖ ｎ ｓ ｆｃａ ｓｆｃ ｔｏ Ｔｈ ｓ ｅ ｓ ｔａ ｅ ｏｕ ｉｎ ｏ ｅ ｔ ｅ ｉ ｇ ｉ ｇ ｓｉ ｎｅｏ ｈ ｉ ａ ｔ ｒ ｃ ｆｅ ｔｔ ｅ ｅｆ ｃｉｅ ｅ ｓｏ ｌｓ ｉ ａｉｎ． ｉ ｉ
高分辨率遥感影像多尺度特征融合的语义分割方法研究
03
关键技术与实践难点
关键技术
• 多尺度特征融合模型 • 骨干网络预训练 • 更多的特征输入（遥感指数） • 超参数搜索技术 • 优秀的损失函数
实践难点
• 如何更好地融合多尺度特征 • 骨干网络的选取 • 数据集分析 • 如何使模型收敛到更好 • 克服类别不均衡问题（多达16个语义类别） • 代码的实现
HRNet六种模型。
可以看到基于EfficientNetb1的FPN网络模型是测试集、验证
集中效果最好的。然后使用各个模型对验证集图像进行预测，
在单2080TI硬件下推理，其结果如上图所示，可见推理速度
方面Unet_EB1更胜一筹，在相关指标方面还是FPN_EB1模
型更好。
模型IoU评分对比
模型准确率对比
04
研究成果与应用前景
数据分析及结果
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05
论文总结与展望
相比与机器学习算法
模型 FPN_EB1
Kappa 0.567
OA（%） 66.5%
可见，本文多尺度特征融合的CNN相较于机器学
数倍！ 习算法，地物识别能力提升
论文总结与展望
本论文经过大量实验，训练出性能优异的基于EfficientNetB1的FPN模型，提高了模型泛化能力及遥感影像分割的 精细化程度，且在验证集上将Kappa从目前传统机器学习算法普遍的0.1左右提高到0.567。 展望：需要进一步提高不同类别之间的区分度，也是目前遥感影像多类别语义分割中的一个研究热点。
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。
多尺度遥感影像分类技术及其应用研究
多尺度遥感影像分类技术及其应用研究随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像的分类与应用也日益成为研究的热点领域之一。
多尺度遥感影像分类技术可以更好地利用遥感影像数据，在不同尺度下进行特征提取和分类，从而实现更准确、更全面的地物分类。
本文将探讨多尺度遥感影像分类技术的原理和方法，并介绍其在农业、城市规划和环境保护等领域的应用研究。
一、多尺度遥感影像分类技术原理与方法1. 多尺度特征提取：多尺度遥感影像分类的第一步是特征提取，即从影像数据中提取具有代表性的特征向量。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征、形状特征和直方图等。
在多尺度上进行特征提取可以得到更具丰富性和多样性的特征向量，从而提高分类的准确度。
2. 多尺度分类方法：多尺度遥感影像分类的第二步是分类方法的选择。
常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类、随机森林和人工神经网络等。
这些方法可以利用提取到的特征向量进行学习和分类，从而实现地物分类的自动化。
3. 多尺度融合策略：多尺度遥感影像分类的第三步是多尺度融合策略的应用。
多尺度融合可以将不同尺度的特征和分类结果进行融合，提高分类精度和鲁棒性。
常用的多尺度融合方法包括像元级融合、特征级融合和决策级融合等。
二、多尺度遥感影像分类技术的应用研究1. 农业领域：多尺度遥感影像分类技术在农业领域的应用主要体现在农作物种植监测和病虫害诊断方面。
通过对不同尺度的遥感影像数据进行分类，可以准确判断农田的作物类型和生长状况，并发现病虫害的分布情况，从而及时采取相应的防治措施，提高农作物的产量和质量。
2. 城市规划领域：多尺度遥感影像分类技术在城市规划领域的应用主要体现在土地利用和城市扩张方面。
通过对城市不同尺度的遥感影像进行分类，可以准确判断城市土地利用类型，并预测城市扩张的趋势和速度，为城市规划和土地管理提供科学依据，促进城市的可持续发展。
3. 环境保护领域：多尺度遥感影像分类技术在环境保护领域的应用主要体现在生态环境监测和资源管理方面。
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。
测绘技术中的遥感影像融合方法介绍
测绘技术中的遥感影像融合方法介绍遥感影像融合是测绘技术中一种重要的方法，它能将多源遥感数据融合，提高数据的分辨率和信息提取能力。
本文将介绍几种常见的遥感影像融合方法，并探讨它们的优缺点以及应用领域。
1. 多尺度融合方法多尺度融合方法是将具有不同空间分辨率的遥感影像融合，形成一幅新的高分辨率影像。
这种方法利用了不同分辨率影像的优势，能够提高图像细节信息的捕捉能力。
常见的多尺度融合方法有小波变换融合、多分辨率分析融合和金字塔融合等。
2. 多光谱与全色融合方法多光谱影像和全色影像在空间分辨率和光谱信息上存在明显差异。
而多光谱影像包含了丰富的光谱信息，全色影像则具有较高的空间分辨率。
因此，将这两种影像融合可以得到同时具备高分辨率和丰富光谱信息的影像。
多光谱与全色融合方法主要有灰度拉伸融合、高通滤波融合和基于小波变换的融合等。
3. 基于特征的融合方法基于特征的融合方法是通过提取不同遥感影像的特征信息，进行融合，以实现更好的结果。
特征可以包括边界、纹理、颜色、形状等。
常见的基于特征的融合方法有特征变换融合、特征选择融合和特征级融合等。
4. 基于模型的融合方法基于模型的融合方法是利用数学模型对遥感影像进行建模和分析，以实现融合。
常见的基于模型的融合方法有主成分分析融合、线性无关分量融合和支持向量机融合等。
这些方法能够更好地利用影像的统计特性，从而实现数据融合。
总结起来，遥感影像融合方法有多种多样的形式。
不同的方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。
例如，多尺度融合方法适用于提高图像细节信息的场景，多光谱与全色融合方法适用于兼顾分辨率和光谱信息的场景。
而基于特征的融合方法和基于模型的融合方法则适用于对特征信息或统计特性敏感的场景。
遥感影像融合在地理信息系统、环境监测、土地利用规划等领域具有重要应用价值。
例如，在城市规划中，利用融合后的高分辨率影像可以更精确地提取建筑信息。
在农业领域，融合不同光谱影像可以提供农作物生长状态和病虫害监测所需的多样化信息。
多尺度遥感影像融合技术及其算法研究进展
多尺度遥感影像融合技术及其算法研究进展
貟培东;曾永年;历华
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2006(000)006
【摘要】随着传感器光谱分辨率和空间分辨率的提高,现代遥感技术提供了金字塔状的可利用遥感数据.与此同时,也给遥感技术应用提出了挑战--如何充分、有效地利用多源、多尺度的遥感影像数据.影像融合技术为充分利用多源、多尺度的遥感影像数据提供了有效的途径.本文对目前多尺度影像融合技术及其算法的发展进行了系统分析,在此基础上,对影像融合技术的发展进行了简要的分析.
【总页数】5页(P67-71)
【作者】貟培东;曾永年;历华
【作者单位】中南大学信息物理工程学院,长沙,410083;辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室,阜新,123000;中南大学信息物理工程学院,长沙,410083;辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室,阜新,123000;中南大学信息物理工程学院,长沙,410083;辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室,阜新,123000
【正文语种】中文
【中图分类】P237.9
【相关文献】
1.基于多尺度模糊边缘特征的遥感影像融合方法 [J], 李林宜;李德仁
2.基于多尺度光谱增益调制的遥感影像融合方法 [J], 刘军;邵振峰
3.IHS与多尺度变换结合遥感影像融合质量对分解层数的响应 [J], 方芳;张一平;赵琛琛;李劲澎;邓国臣
4.基于GA—BP算法的多分辨率遥感影像融合技术 [J], 陈雯;王远飞
5.基于多尺度分析的遥感影像融合研究 [J], 李国砚;刘晓玫;李金莲
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多尺度遥感影像融合技术及其算法研究进展培东①,②,曾永年①,②,历华①,②(①中南大学信息物理工程学院,长沙410083;②辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室,阜新123000)摘要:随着传感器光谱分辨率和空间分辨率的提高,现代遥感技术提供了金字塔状的可利用遥感数据。
与此同时,也给遥感技术应用提出了挑战———如何充分、有效地利用多源、多尺度的遥感影像数据。
影像融合技术为充分利用多源、多尺度的遥感影像数据提供了有效的途径。
本文对目前多尺度影像融合技术及其算法的发展进行了系统分析,在此基础上,对影像融合技术的发展进行了简要的分析。
关键词:多尺度影像;影像融合;融合算法;进展中图分类号:P237.9 文献标识码:A 文章编号:1000-3177(2006)88-0067-05收稿日期:2006-04-11 修订日期:2006-06-12基金项目:辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室基金资助(编号2005012)作者简介:培东(1977～),男(汉),内蒙古集宁市人,硕士生,研究方向为遥感影像处理及其应用研究。
E 2m ail :yunpeidong @1 引 言随着遥感技术的发展,多源、多尺度的遥感影像已广泛应用于对地观测及其信息的获取。
为了有效地利用多源、多尺度遥感数据,最大限度地获取感兴趣目标的信息,影像融合技术得到了应有的重视,并成为目前遥感影像处理领域的一个重要的研究课题。
影像融合是指把来自不同传感器或同一传感器不同尺度的同一场景的两幅或多幅影像,采用一定的算法生成一组新的信息或合成影像,以提高影像的清晰度和可识别性,获得单一影像所不能提供的特征信息[1]。
影像融合不仅仅是多源、多尺度的遥感影像的简单复合,而是采用一定的算法来强调信息的优化、突出专题信息、提高影像所表达信息量、抑制或消除冗余信息,从而增加影像解译可靠性,减少模糊性、多义性、不确定性和误差。
通过综合利用多种数据资料的不同优势,达到优势互补的效果。
目前影像融合的方法很多,不同的融合算法适合于不同的应用目的,有多波段影像融合、多时相影像融合、不同传感器影像融合、不同分辨率影像之间的融合[2～6]。
方法虽然不同,但最终目都是要提高影像空间分辨率、改善影像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、提高变化检测能力、替代或修补影像数据的缺陷[7～10]。
本文针对不同尺度影像融合技术的发展,对其算法研究进展进行了较系统分析与总结,并对影像融合的评价方法进行了归纳。
在此基础上,对影像融合技术今后的发展进行了简要的分析。
2 影像融合技术的发展多尺度影像融合一般是指多光谱影像与高分辨率全色波段影像之间的融合,它既保留了多光谱影像的光谱特性,又可提高多光谱影像的空间信息。
在融合后的新影像上,地物纹理清晰、颜色区别明显,地类的边界清晰,有利于影像的解译和分类精度的提高[11]。
目前影像融合的方法很多,从信息表征层次上可分为三个层次:像元级融合,特征级融合,决策级融合[12]。
像元级融合是低层次的融合技术,是直接在采集的原始数据层或其变换数据层上进行的融合,是为了补充、丰富和强化融合影像中的有用信息,使融合影像更符合人或机器的视觉性,更有利于对影像的进一步分析与处理。
融合算法可分为以光谱域为主的融合和以空间域为主的两类。
目前光谱域主要的融合算法有代数运算法[13～15]、Brovey 变换[16]、IHS 变换法[17～21]、主成分变换法[13];空间域主要的算法有高通滤波[18～21]、基于平滑滤波的融合[22]、Gram-Schimdt 变换法[23]、合成变量系数法[15]以及现在热门的小波分析法[24～26]等。
特征级的融合是较高层次的融合,这类融合技术首先对各种数据源进行目标识别的特征提取、分类等,然后对这些特征进行综合分析和融合处理。
融合结果能体现大部分信息,同时使计算过程中的数据量大大减少,缺点是由于不是基于原始影像的数据,在特征提取过程中难免出现部分信息的丢失,并难以提供细微信息。
主要有Bayesian 统计决策理论[27-28]、Dempster 2Shafer 证据理论[29～30]、模糊推理[31～32]和人工神经网络[33～34],基于统计特征[35]、基于空间自适应融合等[36]。
决策级的融合是最高层次的融合技术,是基于影像的理解和识别的基础上的融合。
首先是对原始影像进行特征提取以及一些辅助信息的参与,再对有价值的数据运用判别准则、决策规则加以判断、识别、分类,然后再将这些有用的信息进行融合。
所以融合后的影像能很好的为决策分析提供信息。
主要有马尔可夫随机场模型加入多源决策分类[37～39]、贝叶斯法则的分类理论与方法[40]、基于统计融合方法[41]、基于光谱特征融合[42]、基于分类融合等[43]。
3 主要影像融合算法及其发展3.1 基于HIS 变换的融合算法HIS 变换法是遥感影像融合算法中最常用的算法之一。
它将遥感影像从红(R )、绿(G )、蓝(B )三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度(I )、色度(H )、饱和度(S )作为定位参数的色彩空间,然后用高分辨率全色影像代替I 分量,最后通过HIS 逆变换得到最终的融合影像。
HIS 变换法简单而且容易操作,被广泛用于彩色增强、特征增强、改善空间分辨率、融合分离的数据集等影像处理和分析中。
但由于在变换过程中是直接用高分辨率影像代替第一分量,这样就导致了原始影像的光谱扭曲,不利于影像的正确识别和分类[44]。
为了减少光谱扭曲,Pellemans 等(1993)提出用球体坐标系方法来进行IHS 变换(图1,式(1)、(2)),与原HIS 变换相比,融合影像的标准差由4.34提高到4.59,均值由48.08提高至48.72,与高分辨率影像的相关系数由0.54降低到0.45[19];武鹃等(2004)提出的HIS 变换与直方图匹配法相结合的算法,与HIS 变换法相比融合后影像的光谱扭曲度由10.33降低到7.99[45];肖刚等(2005)提出了基于小波统计特性的遥感影像像素与特征联合最优融合方法,该方法最大限度的降低了融合影像的色彩失真,均衡了空间信息和光谱信息两项指标[35]。
图1 球面坐标系与RG B 空间的关系I =R 2+G 2+B23(1)H =arctanGR S =arctanB R 2+G 2(2) 3.2 基于主成分分析的融合算法主成分分析法是遥感数字影像处理中常用的一种方法。
基于主成分分析的融合算法常用的方法有两种:①首先对多光谱影像进行主成分变换,获得影像的主分量影像。
然后以第一分量影像为参考对高分辨率影像进行直方图匹配,匹配后,用高分辨率影像代替多光谱影像的第一主成分影像,最后通过主成分逆变换得到最终融合影像;②是对参与融合的多光谱影像和高分辨率影像统一进行主成分变换,接下来用变换后的高分辨率影像代替多光谱影像的第一主成分影像,最后通过主成分逆变换得到最终融合影像。
基于主成分分析的融合算法是直接用高分辨率影像直接代替了第一主分量,而第一主分量包含了多光谱影像的大部分光谱信息,这导致了融合影像空间信息较丰富,而色彩信息却较弱。
针对这一缺陷,董毓敏(2002)提出了基于小波叠加的主成分变换遥感数据融合方法,与主成分变换法相比,融合影像的信息熵由3.994提高至4.102;光谱扭曲度有13.638降低到6.753[46]。
基于主成分分析的融合方法对成像机理相同的不同尺度影像之间的融合可以得到较好的效果,如果影像来自成像机理互不相同的传感器,比如SAR 和Landsat TM ,由于其传感器成像机理不同,导致影像所包含的数据信息不同,这时如果用其他影像代替第一主成分,就会丢失大量光谱信息。
针对这一问题,杨存建等(2001)在利用SAR 和TM 数据融合时,通过用SAR 影像分别代替各个主成分进行融合,获得不同的融合影像。
然后对各个融合影像进行比较分析,得出的结论认为替换第四主分量或第五主分量可获得比替换第一主分量好的融合效果[47]。
从这一结论可以看出:同一融合算法可能适合于不同的影像融合,但要根据参与融合的影像的光谱特性对算法作适当的调整,以取得最佳的融合效果。
3.3 基于小波变换的融合算法小波理论是20世纪80年代提出的,是一种把时域和频域信号局部化分析的方法,在影像融合、数据压缩、特征提取中得到广泛使用。
小波变换就是把多光谱影像在小波域中进行变换,然后经过一定的卷积运算,接着用高分辨率影像的高频信息代替多光谱影像的高频信息等,最后经过小波反变换得到最终融合影像。
与HIS 变换类似,小波变换融合算法是直接丢弃高空间分辨率影像的低频分量,所以融合影像中空间信息较弱,同时小波分解的阶数对融合效果有较大的影响,针对这一缺点:曹闻等(2003)提出了小波包与PCA 变换相结合的方法,与小波变换法相比,融合结果使得光谱的扭曲程度由4.355降低到3.02,偏差指数由0.064降低到0.044[48];王广军等(2004)提出HIS 变换和小波分解叠加的融合算法,最大限度地保留光谱信息和空间信息[49]。
但这些方法在面对更高空间分辨率影像如Ikonos 、Quickbird 等效果欠佳,主要表现在色彩失真比较严重。
针对这一情况,刘春等(2004)提出了基于小波变换的快鸟影像数据融合[50],该方法削弱了由于直接用高分辨率影像的高频部分代替小波分解后的高频信息所导致的光谱扭曲,同时最大限度的降低了融合影像的色彩失真。
3.4 基于平滑滤波的亮度变换法基于平滑滤波的亮度变换法是最新提出的像元级融合算法之一[22],该方法利用低通滤波可以有效地消除全色波段影像的高频信息,而保留其光谱信息的特性进行融合的。
该方法的主要融合步骤如下:首先对全色波段影像进行低通滤波处理,然后在全色波段影像、多光谱影像及低通滤波影像之间进行算术运算得到最终的融合影像。
从基于平滑滤波的亮度变换法的融合原理中可以看出,经过低通滤波的全色波段影像可以有效地去掉该影像的高频信息,而保留了光谱信息,所以,经过处理的模拟影像和原全色波段影像比值运算可以有效地消除两幅影像之间的低频信息和地形反差,并较好地保留了原全色波段影像的结构纹理信息,然后将此信息加入到原始低分辨率多光谱影像中。
所以,可以认为该方法是在低分辨率的影像中加入高分辨率影像的空间纹理特征的算法,因此它既可以较好地保留原始影像的光谱信息,又可以保留原始全色波段影像的纹理信息。
但低通滤波变换核的选择会直接影响该算法的融合效果,所以该算法对操作者的经验依赖性较强,不容易得到最佳的融合效果。
3.5 Gram-Schimdt变换法Gram-Schimdt变换法也是最新提出的像元级的融合算法之一[23],该方法利用数学上的Gram-Schimdt(GS)变换进行变换的。