遥感—— 影像融合
《遥感原理与应用》实验报告——影像融合
《遥感原理与应⽤》实验报告——影像融合实验名称：影像融合⼀、实验内容1. 对TM 影像和SPOT 影像进⾏HSV 数据融合。
2. 查阅相关资料⽤envi 软件实现⼀种数据融合的⽅法，如Brovey 、PCA 等。
3. 利⽤均值、标准差、特征值等参数对上述两种⽅法的融合效果进⾏评价。
⼆、实验所⽤的仪器设备，包括所⽤到的数据电脑⼀台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。
三、实验原理1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照⼀定的算法，在规定的地理坐标系中，⽣成新的图像的过程。
2. ⽬的：(1) 提⾼图像空间分辨率 (2) 改善分类(3) 多时相图像融合⽤于变化检测 3. 基本原理(1) HSV 变换法：HSV （hue, saturation, and value ：⾊调，饱和度，亮度值）。
⾸先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。
然后将⾼分辨率的全⾊图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。
最后再进⾏HSV 变换得到具有⾼空间分辨率的多光谱图像。
(2) Brovey 变换法:对彩⾊图像和⾼分辨率数据进⾏数学合成，从⽽使图像锐化。
彩⾊图像中的每⼀个波段都乘以⾼分辨率数据与彩⾊波段总和的⽐值。
函数⾃动地⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩⾊波段重采样到⾼分辨率像元尺⼨。
输出的RGB 图像的像元将与⾼分辨率数据的像元⼤⼩相同。
4. 评价指标 (1) 均值与标准差∑==ni i x n µ11 （公式1）()212∑=-=ni i µx σ（公式2）上述两个式⼦中，n 表⽰图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。
(2) 特征值设 A 是n 阶⽅阵，如果存在数m 和⾮零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成⽴，则称 m是A 的⼀个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
使用遥感影像融合进行测绘的简易教程
使用遥感影像融合进行测绘的简易教程遥感影像融合是一种应用广泛的技术，可用于地理信息系统、环境监测和农业资源管理等领域。
在测绘领域中，遥感影像融合的应用可以提供更为精确和全面的地图数据，并支持更高质量的地表信息提取。
本文将介绍如何使用遥感影像融合进行测绘的简易教程。
一、遥感影像融合的基本原理遥感影像融合是将多源遥感影像数据融合为一幅单一的影像，以获取更为准确和完整的地物信息。
常见的遥感影像融合方法有主成分分析、波段替代和像元融合等。
其中，像元融合是一种常用且简便的方法，可以通过像素级别的操作实现不同分辨率遥感影像的高精度融合。
二、准备工作在进行遥感影像融合之前，需要准备好以下工作：1. 获取遥感影像数据：通过遥感卫星或航拍获取地表影像数据，并保存为常见的数据格式，如TIFF或JPEG。
2. 安装图像处理软件：选择一款功能强大的图像处理软件，如ENVI、ArcGIS、Erdas Imagine等，并完成安装和设置。
三、遥感影像融合步骤下面将介绍使用ENVI软件进行遥感影像融合的简易教程：1. 打开ENVI软件：双击桌面上的ENVI图标，或在开始菜单中找到相应的快捷方式，运行并打开软件。
2. 导入遥感影像数据：在ENVI菜单栏中选择“File”，然后点击“Open Image File”选项，将需要融合的多源遥感影像数据导入到软件中。
3. 创建新的融合影像：在ENVI的工具栏中选择“Raster”，然后点击“Band Math”选项。
在弹出的对话框中，选择需要融合的影像图层，并定义融合算法和输出路径。
4. 设置影像融合参数：在融合影像对话框中，根据需求选择合适的融合算法和参数，如平均值法、最小值法或最大值法等。
选定后，点击“OK”按钮开始进行影像融合。
5. 完成遥感影像融合：等待一段时间，直到ENVI软件完成遥感影像融合的处理。
处理完成后，会生成一幅新的融合影像。
四、融合影像的应用与分析完成遥感影像融合后，可以根据需求选择适当的应用和分析方法。
遥感影像数据融合原理与方法
遥感影像数据融合原理与方法遥感影像数据融合是将不同波段或不同传感器的遥感影像数据融合在一起，以获取更全面、准确、可靠的信息。
它在农业、林业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用。
下面将对遥感影像数据融合的原理和方法进行详细介绍。
一、遥感影像数据融合原理遥感影像数据融合的原理是通过将多个波段或多个传感器的影像数据进行组合，以获取多波段或多传感器数据的综合信息。
融合后的影像数据能够提供更多的数据维度和更丰富的信息内容，从而增强地物辨别能力和特征提取能力。
1.时空一致性：遥感影像数据融合要求融合后的影像数据在时域和空域上具有一致的特性，即不同时间或空间的影像数据融合后要保持一致性，以便进行准确的信息提取和分析。
2.特征互补性：不同波段或传感器的影像数据通常具有不同的特征信息，例如，光学影像可以提供颜色信息，而雷达影像可以提供物体的形状和纹理信息。
融合时要充分利用不同波段和传感器的特征互补性，使融合后的影像数据包含更全面、准确的信息。
3.数据一致性：遥感影像数据融合应保持数据的一致性，即融合后的影像数据应在不改变原始数据的情况下，能够反映出原始数据的真实信息。
在融合过程中要注意去除噪声和图像畸变等因素，以保持数据的一致性。
二、遥感影像数据融合方法1.基于像素的融合方法：基于像素的融合方法是将不同波段或传感器的影像数据进行像素级别的融合。
常用的方法有像素互换法和加权平均法。
像素互换法是将一个波段或传感器的像素值替换到另一个波段或传感器的影像上，以增加信息的表达能力。
加权平均法是对不同波段或传感器的像素值进行加权平均，得到融合后的像素值。
2.基于特征的融合方法：基于特征的融合方法是针对不同波段或传感器的特征进行分析和融合。
常用的方法有主成分分析法和小波变换法。
主成分分析法是通过对不同波段或传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像数据中的主要特征，然后将主成分进行融合。
小波变换法是利用小波变换来分析和提取不同波段或传感器的影像数据中的特征，然后通过小波系数的线性组合对影像数据进行融合。
测绘技术中的遥感影像融合方法
测绘技术中的遥感影像融合方法遥感影像融合是测绘技术中的一项重要领域，通过将不同分辨率、不同频带的遥感影像进行融合，可以提高遥感数据的质量和分类准确度。
本文将从不同的角度，探讨几种常见的遥感影像融合方法及其在测绘技术中的应用。
一、基于像元级别的融合方法基于像元级别的融合方法是最常见且最基础的一种融合方法。
该方法通过直接对原始遥感影像进行像元级别的像素值操作，实现融合效果。
常见的方法包括加权融合、主成分分析融合和改进的拉普拉斯金字塔融合。
加权融合是一种简单且高效的方法，通过调整不同波段的权重来获得最终的融合结果。
这种方法适用于不同波段的影像融合，如多光谱遥感影像与高分辨率遥感影像的融合。
主成分分析融合则是将多光谱遥感影像转换为灰度图像，通过选择前几个主成分来实现融合。
改进的拉普拉斯金字塔融合方法是一种多尺度的融合方法，该方法通过对原始影像进行多次高斯滤波和下采样，得到不同分辨率的图像金字塔，再利用拉普拉斯金字塔进行融合。
这种方法可以保留原始影像的细节信息，并同时实现不同分辨率影像的融合。
二、基于特征提取的融合方法基于特征提取的融合方法是一种利用影像特征进行融合的方法。
这种方法通过提取不同波段或不同分辨率下的影像特征，并将其融合来实现更高质量的影像。
常见的基于特征提取的融合方法包括小波变换融合和人工神经网络融合。
小波变换融合是通过将不同波段的影像分解为低频和高频部分，然后融合低频和高频部分得到最终结果。
这种方法可以在保留影像细节的同时实现影像融合。
人工神经网络融合是一种利用神经网络模型进行影像融合的方法。
通过训练神经网络模型，可以从原始影像中提取更多的特征，并利用这些特征进行融合。
这种方法可以通过大量的训练数据来提高分类准确度和影像质量。
三、基于像素点的融合方法基于像素点的融合方法是一种通过像素点间的关系进行融合的方法。
这种方法将融合问题转化为最优化问题，并通过求解最优化问题来得到最终的融合结果。
常见的基于像素点的融合方法包括非负矩阵分解融合和支持向量机融合。
如何使用测绘技术进行遥感影像融合和图像增强
如何使用测绘技术进行遥感影像融合和图像增强遥感影像融合和图像增强是测绘技术中的重要环节，它们在地理信息系统、农业、环境保护等领域起到了关键作用。
本文将介绍如何使用测绘技术进行遥感影像融合和图像增强。
一、遥感影像融合遥感影像融合是将多幅不同波段、分辨率或传感器获取的遥感影像融合在一起，从而提供更全面、准确的信息。
这样做的好处是可以充分利用各种遥感影像的优势，得到更多的图像信息。
首先，进行遥感影像融合需要进行预处理。
这包括对影像进行几何校正、辐射校正等。
通过这些处理，可以使不同影像间的坐标一致，波段响应一致，为融合做好准备。
其次，选择合适的融合算法进行影像融合。
常用的融合算法有基于像素的方法、基于变换的方法等。
基于像素的方法是将不同分辨率的像素进行线性或非线性组合，得到融合后的像素值。
而基于变换的方法则是利用变换技术将不同波段的影像转换到同一空间，再进行融合。
最后，对融合结果进行评价和分析。
评价融合结果的指标有很多，如空间分辨率、光谱信息保持性等。
通过评价可以判断融合结果是否达到预期效果，进一步改进和优化影像融合方法。
二、图像增强图像增强是指通过一系列的算法和方法，改善遥感影像的视觉效果和信息提取能力。
图像增强可以提高影像的对比度、清晰度等，从而更好地展现地物特征。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、滤波器增强等。
直方图均衡化通过调整像素的灰度级，使图像的直方图分布更均匀。
这样可以提高图像的对比度，使地物边缘更加清晰。
滤波器增强是通过应用特定的滤波器来增强图片的某些特定频率成分，从而改善图像的细节和质量。
除了常用的增强方法，还有一些基于人工智能的图像增强算法也在被广泛研究和应用。
例如，基于深度学习的图像增强算法可以通过学习大量的图像样本，自适应地调整图像的亮度、对比度等参数，获得更好的增强效果。
总结起来，遥感影像融合和图像增强是测绘技术中不可或缺的环节。
通过合理选择融合算法和增强方法，可以提高遥感影像的信息提取能力和显示效果，为各行各业的应用提供更准确、全面的数据支持。
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数据融合是一种将不同分辨率、不同传感器所得到的遥感影像数据进行整合的技术方法。
这种方法可以充分发挥各种遥感传感器的优势, 提高遥感影像的质量和信息量，广泛应用于资源与环境监测、农业与林业管理、城市规划与地理信息系统等领域。
本文将探讨如何进行遥感影像的数据融合，以及融合技术的发展趋势。
一、遥感影像数据融合的原理遥感影像数据融合的原理主要基于多源遥感数据的互补性和融合效果的增益性。
不同传感器获取的遥感影像数据在分辨率、光谱特征和时间特性上存在差异。
通过融合这些数据，可以整合各种传感器的优势，提高遥感影像的质量和信息内容。
二、融合技术的方法1. 基于像素级的融合方法像素级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在像素级别上进行直接融合。
常见的方法有加权平均法、主成分分析法和像元转换法。
加权平均法通过给予不同传感器像素不同的权重，将不同传感器获取的影像数据加权平均得到融合后的影像。
主成分分析法是将不同传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像的主要特征，然后将这些特征进行融合。
像元转换法是通过建立传感器之间的数学模型，将一个传感器的影像数据转换成另一个传感器的影像数据，然后进行融合。
2. 基于特征级的融合方法特征级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在特征级别上进行融合。
常见的方法有小波变换法、频谱角法和时频分析法。
小波变换法是通过应用小波变换将影像数据分解成不同尺度的子带，然后将不同传感器的子带进行融合。
频谱角法是通过计算不同传感器影像数据的频谱角来评估它们在频域上的相似性，从而决定如何进行融合。
时频分析法是通过将不同传感器的影像数据进行时频分析，提取出影像的时频特征，然后将这些特征进行融合。
三、融合技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展，数据融合技术也在不断更新和创新。
未来融合技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 多源数据融合多源数据融合是未来融合技术的重要趋势。
如何进行遥感影像的融合和增强处理
如何进行遥感影像的融合和增强处理遥感影像处理是指通过对卫星、无人机或其他遥感设备获取的影像进行处理和分析，进而提取有用信息的过程。
遥感影像的融合和增强是其中重要的一环，可以提高图像的分辨率、减少噪声、增强特定的目标等，从而更好地满足实际应用的需求。
一、遥感影像融合的基本原理和方法遥感影像融合是指将多源、多波段的遥感影像合并成一幅新的影像，以获取更全面、更准确的信息。
常见的融合方法有色彩合成和分辨率合成两种。
色彩合成是将不同波段的遥感影像以某种方式进行组合，以表现出不同目标的物理特性。
常见的色彩合成方法有RGB合成、主成分分析法等。
RGB合成是将红、绿、蓝三波段的图像分别分配给红、绿、蓝三个通道，以达到表现亮度和色彩的效果。
主成分分析法则是通过对多波段影像进行主成分分析，提取出最具代表性的主成分图像，再将其染成真彩色图像。
分辨率合成是通过将低分辨率的遥感影像与高分辨率的影像进行融合，以提高图像的细节信息。
常用的分辨率合成方法有小波变换法、多尺度变换法等。
小波变换法是指将影像信号分解到不同的尺度上，再根据不同尺度上的细节信息进行图像融合。
多尺度变换法则是通过将低分辨率图像进行插值或补全，使其与高分辨率图像尺寸一致，再进行融合。
二、遥感影像增强的基本原理和方法遥感影像增强是指通过某种处理方法，提升影像的视觉效果、减少噪声、增强特定目标等。
下面介绍几种常用的增强方法。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对影像的直方图进行重分布，增加图像的对比度。
直方图均衡化可分为全局均衡化和局部均衡化两种。
全局均衡化是对整幅图像的直方图进行均衡化处理，适用于图像对比度较低、灰度级分布不均匀的情况。
局部均衡化则是将图像分为若干个小块，对每个小块的直方图进行均衡化，适用于目标细节丰富、不同区域具有不同对比度的图像。
滤波方法也是一种常用的图像增强方法，通过滤除或抑制图像中的噪声，增强图像的细节信息。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高通滤波等。
实验报告遥感影像融合(3篇)
第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。
为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。
遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。
本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。
五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验名称：影像融合
一、实验内容
1.对TM影像和SPOT影像进行HSV数据融合。
2.利用均值、标准差、特征值等参数对融合效果进行评价。
二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据
电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），英国伦敦的TM影像数据lon_tm和SPOT影像数据lon_spot。
三、实验原理
（一）影像融合
定义：图像（影像）融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。
目的：1)提高图像空间分辨率；2)改善分类；3)多时相图像融合用于变化检测。
（二）HSV数据融合
HSV变换法的主要原理为：首先将多光谱图像经HSV变换得到H、S、V三个分量。
然后将高分辨率的全色图像代替V分量，保持H、S分量不变。
最后在进行HSV反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。
（三）Brovey变换
Brovey融合也称为色彩正规化( color normalization)变换融合, 由美国学者Brovey推广而得名。
其算法是将多光谱影像空间(multispectral image space)分解为色度和亮度成分, 并进行计算。
其特点是简化了影像转换过程的系数, 以最大限度地保留多光谱数据的信息。
Brovey融合法的表达式:
红色通道=R / (R +G +B ) ×1
绿色通道=G / (R +G +B ) ×1
蓝色通道=B / (R +G +B ) ×1
其中: R、G、B分别为多光谱影像的三个波段, I为高空间分辨率影像。
该方法对RGB图像和高分辨率数据进行数学合成，即RGB图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与RGB图像波段总和的比值。
然后自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到高分辨率像元尺寸。
本方法也要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。
（四）评价指标
（1）均值与标准方差
上述两个公式中，M、N为图像长宽像素个数，f(i, j)为i行j列图像灰度值。
（2）信息熵
对于灰度范围{0,1.…，L-1}的图像直方图，Pi为灰度值等于i的像素数与图像总像素数之比，L为灰度级总数，它表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。
其中P(i)为灰度值为i的像素在
图像中出现的频率，N是像元灰级数。
其信息熵定义为：
四、实验步骤及其结果分析
1.实验步骤：
（1）HSV变换融合
打开envi软件→file→ Open Image File→log_tm和lon_spot文件，并分别进行显示(图1、图2)。
图1 log_tm影像图2 lon_spot影像选择Basic Tools→Resize Data(Spatial/Spectral)菜单，输入文件log_tm，单击ok。
在Resize Data Parameters对话框中的xfac文本框中输入2.8，yfac文本框中输入2.8017（为了使影像正确地匹配，必须输入2.8017以在y方向上增加额外的像素值，而不是2.8），单击memory→单击ok，新建窗口并显示调整大小后的TM影像（图3）。
图3调整大小后的TM影像
在ENVI的主菜单中选择Transform→Image Sharpening→HSV→在Select Input RGB窗口中选择Display #3（如果调整过大小的TM彩色影像已经在显示窗口中，则可以在Select Input RGB窗口中直接选择对应的影像，否则就要在Select Input RGB Input Bands对话框中选择Available Bands Lists，输入调整大小过后的TM影像所对应的R，G，B波段）→单击ok→从High Resolution Input File对话框中选择Spot影像→单击ok→单击Memory→ok,在新建窗口中显示融合后的图像（图4）。
图4HSV变换融合后的影像图5Brovey方法影像融合
（2）Brovey变换融合
用Brovey的方法融合影像的步骤与HSV类似，将TM影像调整大小后，在ENVI的主菜单中选择Transform→Image Sharpening→Brovey→在Select Input RGB窗口中选择Display #4→单击OK →从High Resolution Input File对话框中选择Spot影像→单击OK→单击Memory→OK,在新建窗口中显示融合后的图像（图5）。
2.结果分析
经比较图1、图2、图3，融合后的影像和全色影像比较，融合后的影像色彩信息更加丰富，影像的分辨率基本没变。
融合后的影像与多光谱影像相比较，影像的分辨率有了很大的提高，色彩的亮度、色度、饱和度都有明显的改变，彩色分布与地物本身的信息的吻合度高，使得地物信息得到极大的丰富，符合人眼识别特点，便于人眼辨别和分析。
Brovey融合后的影像（图5）与多光谱影像（TM影像）相比较，影像上的地物的清晰程度有很大提高，分辨率挺高，但是影响中的阴影地方颜色不符合实际，水域颜色发生的畸变也比较大，出现不整齐的红色和绿色，绿色植物颜色过于鲜绿，很多地物都有颜色失真的现象发生。
Brovey方法较好地显示城市绿地的分布状况，可作为城市绿地动态监测的判别方法之一，相比较HSV锐化方法明显夸大了城市绿地分布范围。
在对城市绿地空间信息的提取上，Brovey融合分类方法显示相对优势。
通过均值（Mean）、标准值（Stdev）对HSV融合方法和Brovey融合方法进行评价（如表1）：
表1 直方图统计评价参数表
Basic Stats Mean Stdev Eigenvalue
Band 1 39.25682217.693046806.044522 Brovey融合后Band 2 42.85107318.292815138.319569
Band 3 41.95518119.12371969.023493
Band 1 116.824530 43.325176 5693.308202 原始TM影像Band 2 125.336934 44.054106 196.576615
Band 3 114.333439 46.347536 76.044483
Band 1 101.642399 59.470130 10160.070326 HSV融合后Band 2 109.292755 59.364402 489.109602
Band 3 106.845587 62.061360 263.261019 均值反映了影像的亮度大小，其值越大，亮度越高，通过比较HSV融合变换后的影像的均值大于Brovey融合变换后的均值，说明HSV融合变换的方法要好一些。
标准差反应了灰度相对于灰度均值的离散情况，标准差越大，表明灰度级分布越分散，反映的信息量就越大。
HSV融合后的标准差整体大于Brovey变换，涵盖信息量大。
五、实验中所用的问题及其解决的方法
在对Brovey影像融合后的影像进行直方图统计分析时发现，在显示窗口下保存文件和在主菜单保存文件后直方图统计参数不一样。
经请教老师后知道，在窗口显示后会自动拉伸2%，所以应该在选择保存方式时需小心谨慎。