基于多源遥感数据的融合算法变换效果对比研究

杨佳佳，冯雨林，孙中任，高铁

【摘要】随着多源遥感影像融合技术的成熟发展，如何提高高分辨率遥感数据的利用效益和使用质量已经成为影响其应用效果的瓶颈问题.针对QucikBird-2高分遥感数据光谱分辨率不足等问题，结合ASTER多光谱遥感数据，引入3种融合方法：主成分分析（PCA）融合、小波PCA融合和基于小波的IHS（色度、亮度、饱和度变换）融合，实现了对多光谱图像和高分辨率图像的融合，得到了多光谱高分辨率影像，使得在增强影像空间分辨率的同时也尽可能地保留了影像的多光谱信息.最后对3种融合方法的结果进行了定性和定量评价.【期刊名称】地质与资源

【年(卷),期】2015(024)005

【总页数】7

【关键词】遥感；高分辨率；融合；图像增强

0 引言

遥感技术的发展使我们可以获得更高空间分辨率的影像，在轨运行的QuickBird-2可以获得0.61 m分辨率的数据，而Terra卫星上的ASTER传感器可以获得从可见光到热红外的14个波谱通道.这些影像为地物观测提供了更加精确的地物尺寸、形状，更加丰富的信息和细节，有着广泛的应用前景.

随着影像空间分辨率的提高，数据量随之也大幅度增加，地物信息呈现高度细节化.而先前大部分的遥感图像目视解译及地物分类是建立在中低分辨率影像的基础上的，传统的融合方法无法有效地提高高分辨率遥感数据的解译水平［1］.因此，针对高分辨率遥感影像的融合技术问题，诸多学者进行了不懈的探索.