不同遥感影像融合方法的比较研究
遥感影像分类方法及其比较分析
遥感影像分类方法及其比较分析遥感影像分类是一种将遥感影像中的像素划分为不同类别的过程。
它是遥感技术中最重要的应用之一，可以提供大量详细的地表信息，对于农业、林业、城市规划等领域具有广泛的应用价值。
本文将探讨几种常用的遥感影像分类方法，并对它们进行比较分析。
一、基于像素的分类方法基于像素的分类方法是最常用的遥感影像分类方法之一。
它通过对遥感影像中的每个像素进行分类，将其划分为不同的类别。
这种方法的优点是简单易懂，适用于各种类型的遥感数据。
但是，由于忽略了像素周围的空间信息，容易在复杂地物的分类中出现错误。
同时，像素的分类结果不具备连续性，不适用于一些需要连续空间分布信息的应用。
二、基于对象的分类方法相比于基于像素的分类方法，基于对象的分类方法考虑到了空间信息。
它将相邻的像素组成的对象作为分类的基本单元，通过对对象进行分类来实现遥感影像分类。
这种方法能够更好地反映地物的形状和空间分布特征，提高分类的准确性。
但是，这种方法需要进行图像分割，对图像处理的要求较高，处理速度较慢。
三、基于特征的分类方法基于特征的分类方法是一种常见的遥感影像分类方法。
它通过提取遥感影像中的各种特征，如颜色、纹理、形状等，然后将这些特征作为分类的依据进行分类。
这种方法适用于各种类型的遥感数据，具有较高的分类准确性。
然而，在特征提取过程中，如何选择合适的特征以及如何克服特征间的冗余和相关性仍然是一个挑战。
四、基于深度学习的分类方法近年来，深度学习技术在遥感影像分类中的应用越来越广泛。
深度学习通过构建多层网络，能够自动学习特征，提高分类的准确性。
它能够处理大量的数据，适用于各种类型的遥感影像分类。
然而，深度学习技术需要大量标记好的训练样本，并且对计算资源的要求较高。
综上所述，不同的遥感影像分类方法各有优缺点。
在实际应用中，应根据具体的需求和问题选择适合的方法。
如果需要考虑地物的空间信息，可以选择基于对象的分类方法；如果需要提高分类准确性，可以选择基于特征的分类方法；如果拥有足够的标记好的训练样本和计算资源，可以选择基于深度学习的分类方法。
HSV与Gram-Schmidt影像融合方法比较分析
am－Schmi
d
t变 换 对 高 光
谱遥感影像多波段数据进行正交化处理,可以消除冗 余
收稿日期:
２０２０
Ｇ
０７
Ｇ
０９
作者简介:王小标(
１９９１－ ),男,助理工程师,研究方向为 GI
S 和 RS 应用.
２４５
王小标,等:
HSV 与 Gr
am－Schmi
TP７５ 文献标识码:
A
１ 引言
文章编号:
１６７４
Ｇ
９９４４(
２０２０)
１８
Ｇ
０２４５
Ｇ
０２
辨率影 像 像 元 大 小,然 后 将 融 合 后 影 像 再 变 换 回 到
RGB 颜色空间的图像融合方法
.
[
１１]
为获得多源遥感数据中的优势信息,采用遥感数据
融合方法将多源遥感数据中光谱信息、空间分辨率和时
Gr
am－Schmi
d
t 融 合 结 果 的 解 像 力. 同 时 HSV 融 合
结果的细节信息在不同 地 类 中 比 Gr
am－Schmi
d
t更 加
清晰.
５．
２ 定量分析
定量评价选取评价指标进行评价,评价指标采用灰
度平均值、标 准 差 和 相 关 系 数 [１６]对 影 像 融 合 结 果 进 行
d
t 影像融合方法比较分析
信息与技术
信息 [１２].首先,以低空间分 辨 率 遥 感 影 像 为 基 础,模 拟
出一个波段全色影像.其次,把模拟出的全色波段当 作
Gr
am－Schmi
d
t变换 的 第 一 分 量 对 低 空 间 分 辨 率 遥 感
SPOT-5遥感影像自身融合方法的比较研究
换、 主成分变换 、ｒ ｅ 变换 ３ Ｂｏ ｙ ｖ 种典 型的融合算法 ， ＳＯ 对 Ｐ Ｔ一５ 数字遥感影像的全色波段 和多光谱波段进行融合对比实验 ．
１ 图像 融合 方法
１１ ＩＳ ． Ｈ 变换 所谓 Ｉ Ｓ Ｈ 就是指将标 准 Ｒ Ｂ空间的图像有效的分解 为代表分空 间信息的明度（ ） Ｇ ， 和代表光谱信息色别（ 、 日）
摘 要 近年来 ， 遥感影像数据融合已成为学术界研究 的新热点 ． 作为在各个领域应用 日益广泛 的法国 ＳＯ 一 遥感卫星影 ＰＴ ５
像， 其全色波段空 间分辨率高 ， 多光谱 波段光谱信息丰富 ， 为了既保 留丰富的光谱信息又能提 高空 间分辨率 ， 本文 在对 Ｉ Ｓ变换、 Ｈ 主成分变换 、 ｒ ｅ 变换融合 ３ Ｂｏ ｙ ｖ 种传统像素级融合方法分 析、 归纳与算法实现研究 的基础上 ， Ｓ Ｏ ５ 对 Ｐ Ｔ一 全色波段 与多光谱波段进 行了图像融合实验 ， 并从光谱特征与空 间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定 量评价 ． 分析结果表明， ｒ ｅ 变换融合法光 Ｂｏ ｙ ｖ 谱退化最小 ， 同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段 的空 间信息 ．
Ｍａ ． ０ ｒ ｒ２ Ｏ ７
Ｖ０ ． ２ Ｎｏ． １２ １
ＳＯ Ｐ Ｔ一５遥 感影 像 自身 融合 方 法 的 比较 研 究 ＊
邹 敏 吴泉源 曲 伟
பைடு நூலகம்
（ 山东师范大学人 口・ 资源与环境学 院，５０ ， ∥第一作者 ２ 岁 ， 硕士生 ） ２０ １ 济南 ４ ７ 男，
正交线性变换 ． 目的是把 多波段 的图像信息压缩或综合在一 幅图像上 ， 其 使各 波段信息 能最大 限度 的表现在新 的图像上 ． 其
过程为 ： 首先将多光谱 图像进行 主成分变换 ， 然后将 具有高分辨率 的全色波段 或其它数据 进行灰度 拉伸 ， 之 与第 一主成分 使
遥感影像数据融合原理与方法
顾晓鹤 2003.10.17
一. 数据融合基本涵义
• 数据融合（data fusion）最早被应用于军事 领域。 • 现在数据融合的主要应用领域有：多源影 像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人 驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、 自动目标识别等等。 • 在遥感中，数据融合属于一种属性融合， 它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能 化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、 更可靠的估计和判断。
表1 三级融合层次的特点
融合 框架
像元 级 特征 级 决策 级
信息 损失 小中 大Fra bibliotek实时 性 差
中 优
精度
高 中 低
容错 性 差
中 优
抗干 扰力 差
中 优
工作 量 小
中 大
融合 水平 低
中 高
表2 三级融合层次下的融合方法 像元级 代数法 IHS变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法 Kalman滤波法 特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法 Dempatershafer推理法 决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融 合法 Dempatershafer推理法
• 优点：保留了尽可能多的信息，具有最高精度。 • 局限性： • 1. 效率低下。由于处理的传感器数据量大，所以处理时间 较长，实时性差。 • 2. 分析数据限制。为了便于像元比较，对传感器信息的配 准精度要求很高，而且要求影像来源于一组同质传感器或 同单位的。 • 3.分析能力差。不能实现对影像的有效理解和分析 • 4.纠错要求。由于底层传感器信息存在的不确定性、不完 全性或不稳定性，所以对融合过程中的纠错能力有较高要 求。 • 5.抗干扰性差。 • 像元级融合所包含的具体融合方法有：代数法、IHS 变换、小波变换、主成分变换（PCT）、K-T变换等
实验五_不同分辨率图像融合
实验五不同分辨率图像融合一实验目的通过本次实验了解图像数据融合的基本原理和基本思路，学会利用ERDAS软件进行不同分辨率图像之间的融合，并对不同数据融合方法进行分析和比较，掌握不同数据融合方法的基本操作。
二实验原理在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。
在ERDAS是指分辨率融合(Resolution Merge)是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。
一般来说，遥感影像的数据融合分为预处理和数据融合两步：1.预处理：主要包括遥感影像的几何纠正、大气订正、辐射校正及空间配准（1）几何纠正、大气订正及辐射校正的目的主要在于去处透视收缩、叠掩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；（2）影像空间配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。
空间配准的精度一般要求在1~2个像元内。
2.ERDAS软件提供了三种图像融合方法：1、主成分变换融合(Pinciple Component)主成分变换融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确地提示提示多波段数据结构内部的遥感信息，常常是以高分辨率数据替代多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。
具体过程是首选对输入的多波段遥感数据进行主成分变换，然后以高空间分辨遥感数据替代变换以后的第一主成分，最后再进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。
2、乘积变换融合(Mutiplicative)乘积变换融合应用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进地合成，即Bi_new=Bi_m*B_h，其中Bi_new代表融合以后的波段数值(i=1,2,3,..n)，Bi_m表示多波段图像中的任意一个波段数值，B_h代表高分辨率遥感数据。
Theos遥感图像的融合方法研究的开题报告
Theos遥感图像的融合方法研究的开题报告开题报告题目：Theos遥感图像的融合方法研究一、选题背景及意义随着遥感技术的发展，遥感影像具有更广泛的用途和应用。
由于不同遥感传感器获取的图像具有不同的空间、光谱分辨率，因此需要将多波段遥感图像融合成一个高质量的复合图像以满足不同领域的应用需求。
Theos卫星是泰国的一颗遥感卫星，在泰国及其周边国家很受欢迎。
为了更好地利用Theos卫星获取的图像，需要研究针对性的融合方法。
本文的研究意义在于：1.提高Theos遥感图像的综合利用率和分析能力；2.提高Theos遥感图像的质量，使其更适合各种应用领域；3.为多波段遥感影像融合的研究提供一个新的方法。
二、研究现状及进展遥感图像的融合是将多幅不同来源的遥感图像进行组合，得到一幅新的、高质量的遥感图像的过程。
图像融合技术可以分为基于像素的融合技术和基于特征的融合技术两大类。
基于像素的融合技术融合的是各波段的原始像素值。
常用的基于像素的融合方法有平均值融合、最小值和最大值融合、波段归一化和PCA等方法。
这种方法简单、易于实现，但无法处理像素值不一致、图像模糊等问题。
基于特征的融合技术通过对各波段图像的特征进行提取，再将提取出的特征进行组合或加权融合，得到一个新的融合图像。
常用的基于特征的融合方法有变换域融合、小波变换融合和分解融合等方法，这些方法能够有效地处理像素值不一致、图像模糊等问题。
三、研究内容本文的研究内容主要是基于特征的融合技术，针对Theos遥感图像的特点，提出一种适用的融合方法。
具体研究内容包括：1.分析比较不同的遥感图像融合方法，选择合适的融合方法；2.根据Theos遥感图像的空间、光谱分辨率的不同特点，提出可行的特征提取方法；3.根据特征提取结果，设计并实现融合算法；4.通过实验验证该融合算法在Theos遥感图像上的有效性。
四、研究方法1.图像特征提取：采用小波变换算法进行多尺度分解与特征提取。
多元遥感影像数据融合研究
分辨率融合是对不 同空间分辨率遥感图像的融 合处理 ， 使用融合后的遥感 图像既具有较好 的空间 分辨率， 又具有多光谱特征， 从而达到图像增强的目 的。 从融合后的影像 与原影像 目视对 比可以得知：
图三 主成分变换融合后的影像 物理意义进行分析，进而提 出将强度分量用高分辨
般情况下， 多光谱图像 的光谱分辨率较高 ， 但空间分 根据融合 目的和融合层次智能地选择合适的融 辨率 比较低； 全色图像具有高空间分辨率， 但光谱分 合算法， 将空间配准的遥感影像数据（ 或提取的图像
辨率较低。为了增加图像信息提取的精确性和可靠 性， 可以将低空间分辨率的多光谱 图像和高空间分 辨率的全色图像进行融合， 使融合后的多光谱图像 特征或模式识别的属性说 明） 进行有机合成， 得到 目标的更准确表示或估计。 １ 融合 的基本模型 ． ２
方 图匹配， 然后进行反变换得到融合结果。 这样得到 的图像同时具有较好的空间分辨率和保 留较多的光
Ｉ Ｓ方法 由于 １ Ｈ 分量的直方图分布与全色 图像 直方图分布差异较大，造成与原图像 的整体色彩有 较大差异 ，但 同类地物基本具有接近 的色彩。而
多
７５ １
谱特性， 提高了图像识别和解译的精度， 如图一至图
多
兀
遥 感 影 像 数 据 融 合 研 究
Ｒ ｓ ａ ｃ ｏ ｕ ｉ ｌ ｅ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ９ Ｉ ａ ｅ ａ ａ ｎ ｅ ｒ ｔ Ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ Ｍ ｌ ｐ ｅ Ｒ ｄ ｔ ｅ ｓ ｎ ｍ ｇ ｓ Ｄ ｔ Ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｔ
遥 感 影
像 数
Ｔｒ ｎｓｏ ｍａ ｉ ｎ；Ｒｅ ｏｌｔｏｎ ａ ｆ ｒ ｔｏ ｓ ｕｉ
不同波段图像的融合方法比较研究
不同波段图像的融合方法比较研究随着我国遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在城市规划、资源调查、农业监测等领域得到了广泛应用。
而在遥感影像处理中，不同波段图像的融合是常见的一种手段。
本文将比较三种不同的图像融合方法，并探讨它们的适用场景。
一、低通滤波和高通滤波融合低通滤波和高通滤波融合方法是常用的一种图像融合方法。
低通滤波可以保留图像的平滑部分，而高通滤波则可以提取图像的边缘信息。
将低通滤波和高通滤波融合在一起，可以同时保留图像的平滑部分和边缘信息。
该方法的具体步骤如下：1. 对原始图像进行低通滤波，得到平滑部分。
常用的低通滤波器包括高斯滤波器和均值滤波器。
2. 对原始图像进行高通滤波，得到边缘信息。
常用的高通滤波器有拉普拉斯滤波器、索伯尔滤波器和Canny边缘检测算法。
3. 将平滑部分和边缘信息合并在一起，得到融合后的图像。
该方法的优点是可以同时保留图像的平滑部分和边缘信息，适用于具有较多细节信息的图像。
但是该方法的缺点是需要进行两次滤波操作，算法复杂度较高，同时对于一些较为简单的图像，效果并不明显。
二、小波变换融合小波变换是一种将信号分解为不同频率的分量的数学方法。
利用小波变换可以对图像进行多尺度分析和重构。
在图像融合中，小波变换可以将原始图像分解为不同尺度和方向的分量，对每个分量进行融合，最终重构出融合后的图像。
该方法的具体步骤如下：1. 对原始图像进行小波变换，得到不同尺度和方向的分量。
2. 对每个分量进行融合。
常用的融合方法包括最大值融合、平均值融合和小波系数融合。
3. 将融合后的分量进行重构，得到融合后的图像。
该方法的优点是可以保留图像的多尺度和方向信息，适用于具有较大场景动态范围的图像。
但是该方法的缺点是重构时间较长，算法复杂度较高，同时需要选择合适的小波基和分解层数。
三、基于深度学习的融合方法深度学习是近年来兴起的一种人工智能技术，可以自动学习和提取图像的特征信息。
在图像融合中，利用深度学习可以通过学习大量数据来提高融合效果，具有良好的适应性和鲁棒性。
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ห้องสมุดไป่ตู้
国外 对数 据融合 的研究 起步较 早 ， ２ Ｏ世 纪 ７ Ｏ年 代提 出“ 数据 融 合 ” 的概念 ， ８ ０年代 建 立一 系列 技术 方法： 基 于像元 级 的融合方 法 ， 如 ＨＩ Ｓ变换 法 （ Ｄ ａ ｌ ｋ ｅ Ｇ Ｗ， １ ９ ８ ２ ； Ｗｅ ｌ ｓ ｃ ｈ ， １ ９ ８ ７ ： Ｊ ｉ ｍ， １ ９ ９ １ ） ’ 、 主成 分 变换 法（ Ｙ ｅ ｓ ｏ ｕ Ｈ， １ ９ ９ ３ ； Ｅ ｈ ｌ ｅ ｒ ｓ ． Ｍ， １ ９ ９ １ ） 。 ’ 、 高通滤 波 （ Ｃ ｈ ａ ｖ ｅ ｓ Ｐ Ｓ ， １ ９ ９ １ ； Ｌ ｉ Ｈ， １ ９ ９ ５ ） ［ ８ ， ９ ３ ． 基于特 征级 和决策级 融合， 如 贝 叶 斯估 计 （ Ｃ ｏ ｎ ｒ ａ ｏ ｎ Ｋ， １ ９ ８ ４ ） …、 聚类分析 （ Ｃ ｈ ａ ｖ ｅ ｓ Ｐ Ｓ ． Ｊ ｒ ， １ ９ ８ ３ ） 、 神 经 网络 （ Ｋ ｏ ｏ ｐ ｍ ａ ｎ ｓ Ｂ Ｎ， １ ９ ９ ３ ） ㈩ 等．
比值 变换 ， Ｈ Ｉ Ｓ变换 ， 小波 变换 的影像 融合 ． 通过 计算 亮度信 息 、 清 晰度 、 光谱 信 息、 信 息量 等定 量 评价 参数 ， 对融 合效 果进 行 定性和 定量 的评价 ． 实验 表 明 ， 不 同的 融合 方 法进行 融 合 时会 产 生不
同的效 果 ， 通过 多角度 的 定量评价 和 目视 定性评 价相 互验证 能够确 定评 价指标 的准确 性．
国外 的研 究相 比， 我 国在该 领域 的研究 还需要 加强 ． 多源遥 感影像 融合 的过 程分 为 影像 的空 间 配 准 和影像
ｌ Ｉ 多源遥感影像 ｌ
＋
的融合 ． 影像 的空 间配 准是 影 像 融合 的前 提 ， 对 两 幅影 像 进行 空 间配准 ， 是 将 一 幅 影像 作 为参 考 影 像 ， 以其 为 基 准 对 另 一 幅影像 进 行影像 校 正 ． 根 据影 像 的融 合 的层 次 、 目的 选 择合适 的算 法 ， 将 配 准 后 的数 据 利 用 图 形 处 理 软 进 行 融 合． 多 源遥感 影像融 合 的流程 如图 １ ．
关键词 ： 多源遥 感影像 ； 融合 ； 评 价 中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ７ ５ 文献标 识码 ： Ａ
随着 遥感技 术 的进步 ， 多平 台 、 多 时相 、 多 光谱 、 多分 辨率 和多 传感 器 的遥 感影 像 数 据大 量涌 现 ． 同单 源遥 感数据 相 比 ， 多 源遥感影 像数据 所提 供 的信息具 有冗 余性 、 － ￣ － ￥ ｂ 性 和合 作 性等 特点 … ， 这 些特 性使 得
第３ ２卷 第 ２期
２ ０ １ ３年 ３月
许 昌学 院学报
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ０Ｆ ＸＵＣ ＨＡＮＧ ＵＮＩ ＶＥ ＲＳ Ｉ Ｔ Ｙ
Ｖｏ １ ．３ ２． Ｎｏ．２
Ｍａ ｒ ． ２ ０１ ３
文章编号 ： １ ６ ７ １— ９ ８ ２ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２— ０ ０ ３ ２— ０ ５
不 同遥 感 影 像 融 合 方 法 的 比 较 研 究
李 娜 ， 殷 学永
（ １ ． 许 昌学院 电气信 息工程 学院 ， 河南 许昌 ４ ６ １ ０ ０ ０； ２ ． 许 昌学 院 城 市与环境 学院 ， 河南 许昌 ４ ６ １ ０ ０ ０ ）
摘 要 ： 以许 昌市某地 区的 Ｔ Ｍ 遥 感 影 像 为 实验 数 据 ， 分别进 行基 于主 成 分变换 ， 乘 积 变换 ，
国内对数 据融合 的研究 起步 较晚 ， 开始 于 ２ ０世 纪 ９ ０年代 中期 ， 主要是 以贾 永红 、 李德仁 、 孙家炳 等展
开 了关 于主成分 变换 、 Ｈ Ｉ Ｓ变换 、 比值变换 、 小 波变换 、 决策分 类等 的遥感 融合 ． 例如 ： 孙 家炳 等 （ １ ９ ９ ８ ） 在遥 感 学报 中进行 了 四种 Ｈ Ｉ Ｓ变换用 于不 同传感器 融合 的 比较¨ ： 李军 等 （ １ ９ ９ ８ ） 将小 波变换 与 Ｈ Ｉ Ｓ变换相结 合， 提 出了新 的融合 方法 ： 王洪华 等 以多进制小 波理 论为 基础 ， 提 出 了基 于特 征 的多进 制 小变 换 的融 合 方 法 ： 王海 晖等提 出 的基 于小 波报 的影像 融 合 ¨ ． 这些 研 究都 在 一定 程 度上 改 变 了影 像 的 融合 效 果． 与
融合影像输 出评价与应用
图 １ 多源 遥 感 影 像 融 合 流 程
它 在现实 中 的应 用更 具潜力 ． 美 国学者 最 早提 出“ 数 据融 合 ” 的概念 ， 多 源 遥感 影像 数 据融 合对 遥 感影 像
解译 有非 常重要 的作 用 ， 可 以提 高融合 影像 的空 间分 辨 率 ， 提 高 图像 的对 比度 和清 晰度 ， 增 强 影像 的解 译 和动态监 测 能力 ， 能够有效 地提 高多 源遥感 影像数 据 的利 用效 率 ． 随着 数据 融合 技术 的逐 渐 成熟 ， 海
基 于 像元 的 融 合
＋
ｌ 空间配准 Ｉ ｊ
ｊ
』 ｌ
基 于 特征 的 融 合
÷
基于 类 别 的 融 合
＋
１ 多源 遥 感 影像 融 合 方 法
影 像融 合算 法研 究 是 遥 感 领 域 的 热 点 问 题． 近年来 ， 许
收稿 １ ３期 ： ２ ０ １ ２—０ ３—２ ２ 项 目基金 ： 河 南省 教 育 厅 自然 科 学研 究基 金 （ ２ ０ １ １ Ｂ １ ７ ０ ０ １ １ ） 作者简介 ： 李 娜（ １ ９ ８ ２ 一） ， 女， 周 口沈丘 人 ， 助教 ， 硕士 ， 研 究方向： 计 算 机 图像 处理