浅析多元遥感数据融合
遥感影像数据融合原理与方法
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
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
2 数据融合方法介绍
2.1 代数法
代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值法等。 （1）加权融合法 （2）单变量图象差值法 （3）图象比值法
空间配准的精度一般要求在1~2个像元内。空 间配准中最关键、最困难的一步就是通过特征匹配 寻找对应的明显地物点作为控制点。
2 数据融合 根据融合目的和融合层次智能地选择合适的融合 算法，将空间配准的遥感影像数据（或提取的图 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 。
2.6 IHS变换 3个波段合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描 述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度I，色度H， 饱和度S，它们分别对应3个波段的平均辐射强度、3个 波段的数据向量和的方向及3个波段等量数据的大小。 RGB颜色空间和IHS色度空间有着精确的转换关系。 以TM和SAR为例，变换思路是把TM图像的3个波段合成 的RGB假彩色图像变换到IHS色度空间，然后用SAR图 像代替其中的I值，再变换到RGB颜色空间，形成新的影 像。
空间配准一般可分为以下步骤 :
特征选择：在欲配准的两幅影像上，选择如边界、线状物交 叉点、区域轮廓线等明显的特征。 特征匹配：采用一定配准算法，找出两幅影像上对应的明显 地物点，作为控制点。 空间变化：根据控制点，建立影像间的映射关系。 插值：根据映射关系，对非参考影像进行重采样，获得同参 考影像配准的影像。
多源遥感数据融合技术在土地变化监测中的应用
多源遥感数据融合技术在土地变化监测中的应用随着社会经济的发展，土地利用和土地变化的监测变得日益重要。
而多源遥感数据融合技术的出现为土地变化监测提供了一种有效的手段。
本文将探讨多源遥感数据融合技术在土地变化监测中的应用，并讨论其意义和挑战。
1. 多源遥感数据融合技术的意义多源遥感数据融合技术通过融合不同分辨率、不同类型的遥感数据，能够提供高质量、全面、准确的土地变化信息。
多源遥感数据融合技术可以从不同空间和时间尺度上观测土地变化，对于了解土地利用和土地覆盖的动态变化具有重要意义。
2. 2.1 土地利用分类多源遥感数据融合技术可以结合光谱、空间、时间等信息，对土地进行精细分类。
通过融合高分辨率的光学遥感数据和高时序的雷达遥感数据，可以实现对土地利用类型的精确识别和分类。
这对于农业产量估算、自然资源管理和城市规划等方面具有重要意义。
2.2 土地变化检测多源遥感数据融合技术可以通过对时间序列数据的分析，检测和监测土地的变化情况。
通过融合具有高时间分辨率的遥感数据和高空间分辨率的遥感数据，可以实现对土地的变化检测和监测。
这对于土地资源管理和环境保护具有重要意义。
2.3 土地覆盖变化研究多源遥感数据融合技术可以结合多种数据源的信息，对土地覆盖的变化进行深入研究。
通过融合光学遥感数据、热红外遥感数据和雷达遥感数据等多种数据，可以实现对土地覆盖类型、植被覆盖变化、水体分布变化等方面的研究。
这对于生态环境的保护和气候变化研究具有重要意义。
3. 多源遥感数据融合技术在土地变化监测中的挑战3.1 数据不同步由于不同遥感数据的获取时间和频率不同，可能存在数据不同步的问题。
这导致了在进行数据融合时需要考虑数据之间的对齐问题，增加了数据处理的复杂性。
3.2 数据不一致不同遥感数据可能存在着数据源类型、光谱范围、辐射校正等方面的差异，这使得数据在进行融合时需要进行预处理，以保证数据的一致性和可比性。
3.3 数据融合方法选择多源遥感数据融合技术有多种方法，如基于物理模型的方法和基于统计模型的方法等。
如何进行遥感影像的数据融合
如何进行遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源的遥感信息融合在一起，以提高遥感数据的空间分辨率和地物分类精度。
在综合利用多源遥感数据的基础上，实现对地表覆盖信息的准确提取和监测。
本文将从数据源的选择、融合方法的选择和数据融合的应用领域三个方面，探讨如何进行遥感影像的数据融合。
一、数据源的选择数据源的选择是进行遥感影像的数据融合的第一步，准确选择数据源可以保证数据融合的有效性和准确性。
1. 遥感影像数据遥感影像数据是进行数据融合的基础数据，可以通过卫星、航空摄影等方式获取。
选择高质量的遥感影像数据对融合结果有重要影响，因此在选择遥感影像数据时，要考虑数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等因素。
同时，还要注意遥感数据的几何校正和辐射校正情况，以保证数据的一致性和准确性。
2. 地面观测数据地面观测数据是进行遥感影像数据融合的重要补充。
常见的地面观测数据包括气象站观测数据、地面遥感观测数据等。
地面观测数据可以提供高时空分辨率的地表信息，与遥感影像数据融合可以提高地物识别的准确性。
二、融合方法的选择数据融合方法的选择是进行遥感影像数据融合的关键环节，不同的融合方法适用于不同的数据和应用场景。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是将多源遥感影像数据的像元进行组合，生成高光谱或高光谱数据立方体。
常用的像素级融合方法有主成分分析、合成波段和带通滤波等。
像素级融合可以提高遥感影像的空间分辨率和光谱分辨率，对地物分类和变化检测具有重要意义。
2. 特征级融合特征级融合是将多源遥感影像数据的特征进行组合，提取地物的空间、光谱、纹理等特征。
常用的特征级融合方法有多特征组合、特征选择和特征转换等。
特征级融合可以提高地物分类的准确性和分类精度。
3. 决策级融合决策级融合是将多源遥感影像数据的分类结果进行组合，生成最终的分类结果。
常用的决策级融合方法有基于权重的融合、基于逻辑运算的融合和基于模型的融合等。
浅析多源遥感数据融合原理及应用
浅析多源遥感数据融合原理摘要:本文介绍了遥感影像融合技术, 系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其优缺点。
首先，阐述了多源遥感影像数据融合的目的、意义以及多源遥感影像数据融合的基本理论；然后介绍了多源遥感影像数据融合的层次和常用方法,在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上，归纳了多源遥感影像数据融合方法，然后通过实验，对不同方法融合后的成果图进行比较，每种方法都有其自身的优点和不足之处，这就决定了它们在应用方面的不同，采用乘积方法变换、Brovey比值变换和PCA变换融合方法融合后的图像，其光谱保真程度逐渐降低．Muhiplieative（乘积）变换融合较好地保留了多光谱波段的光谱分辨率和空间信息，融合图像的光谱保真能力较好，详细程度较高；PCA变换融合和Brovey变换；融合和影像质量一般．与PCA变换融合比较，Brovey变换融合的空间信息的详细程度较低，但相对好的保留了多光谱波段的光谱分辨率。
关键词: 遥感影像融合融合层次融合方法优缺点对比目录1、绪论 (1)2、多源遥感数据融合的基本理论 (1)2.1 多源遥感数据融合的概念 (3)2.2多源遥感数据融合的原理 (4)2.3多源遥感数据融合层次 (4)2.3.1 像元级融合 (4)2.3.2 特征级融合 (4)2.3.3 决策级融合 (5)3、多源遥感数据融合常用方法 (5)3.1 主成分变换（PCT） (5)3.2 乘积变换 (5)3.3 Brovey比值变换融合 (5)4、实验与分析 (6)5、结语 (8)参考文献 (9)致谢 (10)1、绪论随着遥感技术的发展，光学、热红外和微波等大量不同卫星传感器对地观测的应用，获取的同一地区的多种遥感影像数据（多时相|多光谱、多传感器、多平台和多分辨率）越来越多。
形成多级空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率影像序列的金字塔结构。
通常，同一传感器获得的遥感影像的光谱分辨率较高时，其空间分辨率相对来说要低。
多源遥感数据融合理论与方法
• 引言 • 多源遥感数据融合理论 • 多源遥感数据预处理 • 多源遥感数据融合方法 • 多源遥感数据融合应用案例 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
背景
随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据在各个领域得到了广泛应用。然而，由 于不同来源的遥感数据具有不同的空间、时间和光谱分辨率，如何将这些数据融 合起来，以获得更准确、更全面的信息，成为了亟待解决的问题。
意义
多源遥感数据融合不仅可以提高遥感数据的精度和可靠性，还可以扩展遥感数据 的时空覆盖范围，为地理信息系统、环境监测、城市规划等领域提供更为精准的 信息支持。
研究现状与问题
研究现状
目前，多源遥感数据融合的研究已经取得了一定的成果，主 要涉及像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。然而 ，现有的融合方法在处理复杂场景时仍存在一定的局限性， 如信息丢失、噪声干扰等问题。
将单波段数据转换为多波段数据，或 反之。
数据格式转换与标准化
数据重采样
01
调整数据的分辨率或大小，以匹配目标要求。
数据裁剪
02
根据应用需求，裁剪掉多余的数据部分。
数据格式转换
03
将数据从一种格式转换为另一种格式，如GeoTIFF、ENVI等。
04
多源遥感数据融合方法
基于像素级的融合方法
像素级融合
信息。
详细描述
数据融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是将多源图像的 像素级信息进行融合，以获得更为准确的空间信息；特征级融合是在像素级融合的基础 上，提取图像的特征信息进行融合，以提高图像的识别和分类精度；决策级融合则是将
来自不同图像的特征信息进行综合分析，得出更为准确的分类和识别结果。
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
如何进行多源遥感数据融合与分析
如何进行多源遥感数据融合与分析随着科技的不断进步和遥感技术的成熟，多源遥感数据融合与分析在环境监测、农业、城市规划等领域中起着重要的作用。
本文将从数据融合方法、分析技术和应用实例三个方面探讨如何进行多源遥感数据融合与分析。
一、数据融合方法数据融合是指将来自不同传感器、时间和空间分辨率的遥感数据进行合并，以获得更全面、准确的信息。
常用的数据融合方法有像元级融合和特征级融合。
1. 像元级融合像元级融合将多源遥感影像的像素值进行加权平均，以实现不同源数据的整合。
这种方法通常适用于传感器分辨率相似的情况下，如将多个高分辨率影像进行融合。
通过像元级融合，可以得到更高分辨率、更清晰的影像。
2. 特征级融合特征级融合是将多种遥感数据的特征信息进行融合，如光谱、空间、时间、极化等特征。
通过特征级融合，可以提取出不同源数据的优势，并获得更丰富、更全面的信息。
例如，将高光谱和雷达数据融合，可以克服光谱信息的局限，实现对目标的更准确识别和分类。
二、分析技术融合多源遥感数据后，如何进行有效的分析是关键。
在数据分析过程中，可以利用图像处理、模型建立和统计分析等技术手段。
1. 图像处理图像处理是多源遥感数据分析的基础。
通过图像处理技术，可以实现影像的增强、去噪和边缘检测等操作，更好地展现数据的特征和信息。
同时，图像处理还包括影像配准、几何纠正和尺度转换等操作，保证不同源数据的一致性和可比性。
2. 模型建立模型建立是利用多源遥感数据进行定量分析的重要手段。
通过构建相应的数学模型，可以利用数据的特征和关系进行目标识别、分类和定量测量。
例如，基于遥感数据的土地利用/覆盖分类模型，可以对不同类型的地物进行识别和判别，为城市规划和环境管理提供依据。
3. 统计分析统计分析是多源遥感数据分析的重要环节之一。
通过统计方法，可以对融合后的数据进行分布特征、相关关系和变化趋势等方面的分析。
例如，利用统计分析，可以研究不同遥感数据在不同时间尺度下的变化规律，为环境变化的监测和预测提供依据。
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。
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优缺点对比
经过PCT融合的图像包括了原始两幅图像的高空间分 辨率和高光谱分辨率特征，保留了原图的高频信息。融 合图像上目标的细部特征更加清晰，光谱信息更加丰富。 由于光谱信息的变化，使融合图像不能用于地物识别和 反演工作。 乘积运算优点是对于大的地貌类型,如高起伏地区、 荒漠区域类型增强效果是比较理想的。缺点是光谱变化 大, 纹理不如高分辨率影像清晰, 此类融合方法对于表 现细碎地貌类型是不合适的。 Brovey 变换优点是多光谱图像的方空间分解为色彩 和亮度成分进行计算, 锐化影像的同时能够保持原多光 谱信息内容。缺点是只能抽取和选择多光谱影像中的三 个波段参与变换, 使其他波段的信息丢失。不利于影像 信息的综合利用。融合过程中包括归一化处理, 融合影 像像元灰度值一般要比其他方法的小。没有解决波谱范 围不一致的全色影像和多光谱影像融合的问题。
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经Brovey比值变换融合后图4-5
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小结
采用乘积方法变换、Brovey比值变换和PCA变换融合 方法融合后的图像，其光谱保真程度逐渐降 低．Muhiplieative（乘积）变换融合较好地保留了多光谱 波段的光谱分辨率和空间信息，融合图像的光谱保真能力 较好，详细程度较高；PCA变换融合和Brovey变换；融合 和影像质量一般．与PCA变换融合比较，Brovey变换融合 的空间信息的详细程度较低，但相对好的保留了多光谱波 段的光谱分辨率。
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三.实验及分析
以下影像数据主要来自ERDAS系统，位于<IMAGINE-HOME>\examples。
图4-1高空间分辨率图像 SPOT .img
图4-2多光谱图像 DMTM.img 原图
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上面的影像图进行主成分变换后成果图4-3
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由图SPOT.img , DMTM.img 作乘积变换处理，生成成果图4-4
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实质： 在统一地理坐标系中将对同一目标检测的多幅遥 感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表 示该目标的图像信息。 目的：将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提 供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗 余和矛盾，加以互补，改善遥感信息提取的及时性和可靠 性，提高数据的使用效率。 简单的说，多源遥感数据融合的目的是：①简化图像处理② 便于图像特征提取③实现图像压缩④从概念上增强对图像 信息的理解。
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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
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多源遥感数据融合的方法及实对比 分析
专 业：摄影测量与遥感技术
一. 多源数据融合基本原理
多源数据融合是把来自多个传感器和信息源的 数据进行联合、相关、组合和估值的处理。产生 比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和 判决，以获得满足某种应用的高质量信息完成一 个单一传感器独自所不能进行的推理。
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相对于单源遥感影象数据，多源遥感影象数据所提供的 信息具有以下特点： 1.冗余性：表示多源遥感影像数据对环境或目标的表示、 描述或解译结果相同； 2.互补性：指信息来自不同的自由度且相互独立
3.合作性：不同传感器在观测和处理信息时对其它信息 有依赖关系；
4.信息分层的结构特性：数据融合所处理的多源遥感信 息可以在不同的信息层次上出现，这些信息抽象层次包括 像素层、特征层和决策层，分层结构和并行处理机制还可 保证系统的实时性。
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1.2 特征级融合 特征级融合是一种中等水平的融合。在这一级别中， 先是将各遥感影像数据进行特征提取，提取的特征信息应 是原始信息的充分表示量或充分统计量，然后按特征信息 对多源数据进行分类、聚集和综合，产生特征矢量，而后 采用一些基于特征级融合方法融合这些特征矢量，作出基 于融合特征矢量的属性说明。 特征级融合的流程为：经过预处理的遥感影像数据— —特征提取——特征级融合——（融合）属性说明。
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二、数据融合分类及方法
1 数据融合方法分类
遥感影像的数据融合方法分为三类：基于像元（pixel ）级的融合、基于特征(feature)级的融合、基于决策 (decision)级的融合。融合的水平依次从低到高。
1.1 像元级融合
像元级融合是一种低水平的融合。
像元级融合的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ程为：经过预处理的遥感影像数据— —数据融合——特征提取——融合属性说明。
决策级融合的流程：经过预处理的遥感影像数据—— 特征提取——属性说明——属性融合——融合属性说明。
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2 多源遥感数据融合常用方法介绍
2.1 主成分变换（PCT）
也称为W-L变换，数学上称为主成分分析（PCA） 。PCT是应用于遥感诸多领域的一种方法，包括高光谱数 据压缩、信息提取与融合及变化监测等。PCT的本质是通 过去除冗余，将其余信息转入少数几幅影像（即主成分） 的方法，对大量影像进行概括和消除相关性。PCT使用相 关系数阵或协方差阵来消除原始影像数据的相关性，以达 到去除冗余的目的。对于融合后的新图像来说各波段的信 息所作出的贡献能最大限度地表现出来。 PCT的优点是能够分离信息，减少相关，从而突出不 同的地物目标。另外，它对辐射差异具有自动校正的功能， 因此无须再做相对辐射校正处理。
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2.3 Brovey比值变换融合 Brovey 融合也称为色彩标准化融合, 是美国科学家 Brovey建立的一种模型并将其推广的, 是目前一种应用广 泛的RGB彩色融合变换方法。该方法能够保留每个像素的 相关光谱特性, 并且将所有的亮度信息变换成高分辨率的 全色影像融合。但由于Brovey影像融合对影像的要求比较 高, 为减少数据冗余和非光谱信息, 融合前必须预先进行 相关预处理和噪声滤波处理,采用Brovey 融合会导致光谱 信息的失真。
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2.2 乘积变换
乘积性融合法是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 据进行融合, 其运算法则为:Bi_new=Bi_m ×B_h式中:Bi_new 代表融合以后 的波段 数值(i=1,2,⋯8943 .,n);Bi_m 代表多光谱 图像中的任意一个波段数值:B_h 代表高分 辨率遥感数据波段值。 将一定亮度的图像 进行变换处理时, 只有乘积变换可以使其 色彩保持不变。
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1.3 决策级融合 决策级融合是最高水平的融合。融合的结果为指挥、 控制、决策提供了依据。在这一级别中，首先对每一数据 进行属性说明，然后对其结果加以融合，得到目标或环境 的融合属性说明。 决策级融合的优点时具有很强的容错性，很好的开放 性，处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预 处理及特征提取有较高要求，所以决策级融合的代价较高。