高分辨率遥感影像融合及其在城市规应用44页PPT
遥感影像的镶嵌与融合 PPT
2.2色调调整－方差均值法
设要进行色调调整的相邻两幅图象为f(x,y)和g(x,y)，x和y是 图象上每个像元的采样行号和列号，希望把图象f(x,y)的 色调调整到与g(x,y)图象一致。
设α(x,y)是f(x,y)图象相对于g(x,y)图象记录增益变化，是f (x,y)图象相对于g(x,y)图象的零线漂移量。使f(x,y)图象的
d1
gA(i,j0j)gB(i,j0j)
j0
g(i,j)1 2[gE(iK 1 ,j)gH (i,j) ]
g ( i ,j ) m g E ( a i K x 1 ,j ) [ ， g H ( i ,j H (i,j)
色调调整到g(x,y)图象的技术问题，可归结到求α和β。
[g(x,y)M g]f[(x,y)M f]dx d2fyg
[f(x,y)M f]2dxdy
2 ff
Mg
2
fg 2
ff
Mf
f(x ,y )f(x ,y )
2.2 色调调整－直方图法
1.取出重叠部分，保证和A与B图象在行数上要一 致，一定不要小于A和B所具有的行数，并且在 取样时，要有足够的样本数。然后，在直方图 上找出两幅图象相应的频率像元所对应的灰度 值对。从直方图上读出灰度值对应的点对，用 分段拉伸的功能，把图象上的灰度值0，3，22， 46，54对应地拉伸到相应的图象上的灰度值0， 15，41，62，80。这些点中间的灰度值按线性 比例内插 .
2.色调调整效果检查。利用图象处理系统的显示功 能，使图象分别显示于屏幕左右两边。如果色 调调整成功，在屏幕上应看不出左、右两幅图 象的差别。如果还有差别，则修改拉伸时的点 对值，进行拉伸处理，直到在终端屏幕上看不 到差异为止。
3.用最后得到的拉伸点值，对相邻的两幅整图象A 和B的色调进行调整，即分波段把A图象的灰度 值拉伸到B图象相应的灰度值，从而完成相邻两 幅图象A和B的色调调整。
高分辨率遥感技术在城乡规划中的应用案例
高分辨率遥感技术在城乡规划中的应用案例近年来，随着高分辨率遥感技术的迅猛发展，其在城乡规划中的应用也日益广泛。
高分辨率遥感技术以其全球覆盖、高精度、高效率的特点，为城乡规划提供了强有力的支持。
本文将介绍几个高分辨率遥感技术在城乡规划中的应用案例，以展示其在此领域的重要性和价值。
首先，高分辨率遥感技术在城市规划中的应用案例。
城市规划是实现城市可持续发展的基础，而高分辨率遥感技术的应用为城市规划提供了精准的地理空间数据，使规划者能够更好地了解城市现状和发展趋势。
例如，在城市更新与重建方面，高分辨率遥感图像可以提供详细的地貌和地表覆盖信息，帮助规划者更好地识别潜在的重建区域和更新项目。
另外，高分辨率遥感技术还可以利用海量数据，进行城市扩张预测和交通规划。
通过利用历史遥感图像和当前的传感器技术，可以对城市扩张的趋势进行分析和预测，从而为城市规划者提供科学依据。
其次，高分辨率遥感技术在乡村规划中的应用案例。
乡村规划是实现农村可持续发展的重要环节，而高分辨率遥感技术的快速发展为乡村规划带来了更多机遇和挑战。
例如，在农村土地利用规划中，高分辨率遥感图像可以提供详细的土地利用类型、土地覆盖状况和土地利用变化信息，帮助规划者更好地了解土地资源状况和利用方式，从而优化土地利用结构。
此外，高分辨率遥感图像还可以用于农田规划和农作物监测，通过获取农田的空间分布和农作物的生长状况，帮助规划者制定科学合理的农业发展策略，提高农业生产效益和资源利用效率。
再次，高分辨率遥感技术在城乡融合规划中的应用案例。
城乡融合规划是解决城乡发展不平衡、推动统筹城乡发展的关键环节，而高分辨率遥感技术的应用为城乡融合规划提供了重要的支撑。
例如，在城乡一体化规划中，高分辨率遥感图像可以用于城市扩张与农村整治的评估。
通过分析城市与农村的相互影响，规划者可以了解城市扩张对农村环境和农田资源的影响，从而在规划中融入相应的保护和利用措施。
此外，高分辨率遥感图像还可以提供城乡交通网络和配套设施的规划依据，帮助规划者统筹城乡交通发展、提高交通便捷性和效益。
遥感影像处理与分析技术在城市规划中的应用
遥感影像处理与分析技术在城市规划中的应用一、引言城市规划是指通过对城市空间结构进行合理布局，以达到优化城市功能、提高居民生活质量和保障城市可持续发展的目标，是现代城市发展的重要环节。
而在城市规划中，遥感影像处理与分析技术的应用正日益受到人们的重视。
本文将详细介绍遥感影像处理与分析技术在城市规划中的应用，并探讨其在城市规划中的优势和局限性。
二、遥感影像处理技术在城市规划中的应用1. 区域地貌分析遥感影像处理技术可以获取并分析大区域范围内的地表形态特征，如地形起伏、河流水系和山脉分布等。
这些信息对城市规划者有重要意义，可以帮助他们确定城市发展的合理方向和区域布局。
2. 建筑物提取与分类遥感影像处理技术可以从遥感影像中自动提取出建筑物的分布信息，并进行分类。
通过分析城市中建筑物的密度和类型等特征，可以为城市规划者提供有关建设用地的详细信息，帮助他们合理规划城市建设与用地利用。
3. 土地利用与覆盖变化监测遥感影像处理技术可以实时监测土地利用与覆盖的变化情况，包括农田变化、城市扩展和自然环境变化等。
这些变化信息对城市规划与公共政策制定有重要影响，可以帮助规划者及时调整规划方案，以适应城市发展的需要。
4. 环境评估与资源管理遥感影像处理技术可以分析城市环境的特征和状况，如空气质量、植被覆盖率和水资源等，为城市规划者提供重要的环境评估与资源管理决策依据。
通过遥感影像处理技术的应用，可以对城市环境进行全面而准确的评估，从而引导城市规划的科学决策和可持续发展。
三、遥感影像分析技术在城市规划中的优势1. 数据获取方便遥感影像处理技术可以通过航空遥感和卫星遥感等手段获取大范围、高分辨率的遥感影像数据。
这些数据可以提供全面而准确的城市空间信息，为城市规划者提供可靠的决策依据。
2. 数据更新周期短遥感影像数据的快速获取和处理能力使得城市规划者可以及时了解城市变化情况，及时调整规划方案。
相比传统的现场调查和统计方法，遥感影像处理技术具有更短的数据更新周期，大大提高了城市规划的实时性和准确性。
遥感影像的镶嵌与融合素材-优秀PPT文档
2.1影像重叠区域确定
影像配准，在同一坐标空间内获取两者的重叠度 1）获取同名像点 2）计算相对配准系数 3）根据配准后的空间位置关系进行镶嵌处理
• 实际分析处理的范围与原始影像不一致 （1)把两幅图象对应像元的平均值作为重叠区像元点的亮度值，即：
(2)把两幅待镶嵌图象中亮度值最大的亮度值作为重叠区像元的亮度值，即：
• 分辨率不符合要求 0 3 22 46 54
”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 设要进行色调调整的相邻两幅图象为f(x,y)和g(x,y)，x和y是图象上每个像元的采样行号和列号，希望把图象f(x,y)的色调调整到与 g(x,y)图象一致。 真实数据与原始数据相关，成像范围和分辨率由原始数据决定 使f(x,y)图象的色调调整到g(x,y)图象的技术问题，可归结到求α和β。 0 3 22 46 54
遥感影像镶嵌
影像镶嵌
• 镶嵌－影像的拼接对若干幅 Nhomakorabea为邻接的影像通过几何镶嵌、色调调 整、去重叠等处理，拼接为统一的数字影像
影像镶嵌的目标
• 空间位置镶嵌－空间位置的一致 • 色调调整－辐射信息的一致
影像镶嵌的主要步骤
• 影像预处理 • 确定重叠区 • 色调调整 • 影像镶嵌
影像镶嵌实施方案的确定
通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 使f(x,y)图象的色调调整到g(x,y)图象的技术问题，可归结到求α和β。
原始数据决定 3 影像拼接--重叠区亮度确定
3）根据配准后的空间位置关系进行镶嵌处理 设α(x,y)是f(x,y)图象相对于g(x,y)图象记录增益变化，是f (x,y)图象相对于g(x,y)图象的零线漂移量。
遥感影像处理技术在城市规划中的应用
遥感影像处理技术在城市规划中的应用在当今城市化进程飞速发展的时代，城市规划成为了塑造城市未来面貌、提升居民生活质量的关键环节。
而遥感影像处理技术作为一种强大的工具，正逐渐在城市规划领域发挥着不可或缺的作用。
遥感影像，简单来说，就是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像信息。
这些影像包含了丰富的地理、地貌、土地利用等信息，对于城市规划师来说，就如同拥有了一双能够俯瞰整个城市的“天眼”。
首先，遥感影像处理技术能够为城市规划提供高精度的基础地理数据。
通过对遥感影像的几何校正、配准等处理，可以获取准确的地理位置、地形地貌等信息。
这对于规划城市的道路布局、基础设施建设至关重要。
比如，在规划道路时，了解地形的起伏能够合理设计坡度，避免出现过于陡峭的路段，保障交通安全和通行效率。
其次，在土地利用和土地覆盖的监测方面，遥感影像处理技术表现出色。
它能够快速、准确地识别出城市中的不同土地利用类型，如住宅区、商业区、工业区、绿地等。
这有助于规划师了解城市的空间结构和功能分区，发现土地利用不合理的地方，从而进行优化调整。
例如，如果发现某个区域的绿地面积不足，规划师可以在后续的规划中增加公园、绿化带等绿色空间，提升城市的生态环境质量。
再者，遥感影像处理技术对于城市的发展变化监测具有重要意义。
通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，可以清晰地看到城市的扩张方向、建筑物的增减情况等。
这对于预测城市未来的发展趋势、合理规划城市的发展边界具有重要的指导作用。
比如，如果发现城市在某个方向上的扩张速度过快，可能需要提前规划相应的基础设施和公共服务设施，以满足新增人口的需求。
在城市生态环境评估方面，遥感影像也大有用武之地。
通过对影像中植被指数、水体指数等的计算，可以评估城市的生态质量。
比如，植被指数可以反映城市中植被的生长状况和覆盖度，水体指数可以监测城市水体的污染情况。
这些信息能够帮助规划师制定更加环保、可持续的城市规划方案，促进城市的生态平衡和可持续发展。
遥感影像图像融合方法ppt课件
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遥感数据融合方法介绍
➢ 像素级融合是最低层次的图像融合 ➢ 它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定
的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像 ➢ 融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节
信息，直接服务于目视解译，自动分类
➢ 这样，遥感数据与非遥感数据可在空间上对应一致， 又可在成因上互相说明，以达到深入分析的目的。
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遥感与非遥感数据的融合
1. 地理数据的网格化 ①使地理数据成为网格化的数据； ②地面分辨率与遥感数据一致； ③对应地面位置与遥感影像配准。 2. 最优遥感数据的选取 3. 配准融合
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小结
➢ 多源数据融合实现了遥感数据之间的优势互补，也实 现了遥感数据与地理数据的有机结合。
精确几何配准
图像融合
融合结果评价及利用
遥感图像融合流程图
预处理 融合处理 应用
6
图像融合的层次
➢ 像元级 线性加权法、IHS变换、PCA变换、高通滤波法、小 波变换融合算法等
➢ 特征级 Dempster-shafer推理法；聚类分析法；贝叶斯
估计法；熵法；带权平均法；表决法及神经网络法等 ➢ 决策级
3
图像融合
➢ 数据融合( Fusion, Merge)的定义 指同一区域内，遥感数据之间或遥感数据与非 遥感数据之间的匹配融合
➢ 多种遥感数据源信息融合是指利用多种对地观测技术 所获取的关于同一地物的不同遥感数据，通过一定的 数据处理技术，提取各遥感数据源的有用信息，最后 将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中， 进行综合判读或进一步的解析处理
不进行直方图修正
高分辨率遥感数据在现代城市规划中的应用_沈琪
收稿日期:2005-08-12基金项目:“973”中国北方沙漠化过程及其防治研究项目(G2000048701)高分辨率遥感数据在现代城市规划中的应用沈 琪1,2,马金辉1,2(1.兰州大学资源环境学院,甘肃兰州 730000;2.兰州大学西部环境教育部重点实验室,甘肃兰州 730000)摘 要: 通过分析遥感技术、现代城市规划的特点和发展趋势,探讨了高分辨率遥感数据在土地利用、大气环境、水利资源、城市变迁等基本信息中作为城市定量新数据源的应用优势,并对其在城市规划管理和建设中的应用途径做了进一步的分析和预测.关键词: 高光谱分辨遥感;高空间分辨遥感;城市规划;定量遥感中图分类号: TP722 文献标识码: A 文章编号:1004-0366(2006)01-0044-05The Application of Hyperspectral and High Resolution RemoteSensing Data to Modern Urban PlanningSHEN Qi 1,2,M A Jin-hui 1,2(1.School of Resour ces and Envir onment ,Lanz hou Univer sity ,L anz hou 730000,China ; 2.K ey L aborator y ofW ester n China 's Envir onmental Sy stem ,L anz hou U niv er sity ,L anz hou 730000,China )Abstract : For its quickness,precision,econom y and other advantages,the remote sensing technique is ap-plied in many fields of our society .At the sam e tim e ,it could reflect the level of modernization and technolog i-cal management of a city.But ow ing to the complex ity and variety of the city's surface,it'sdifficult to ex tract the surface information by using comm on remote sensing techniques.With the rapid developm ent of information a technique and sensor technique ,the resolution of remotely sensed imagey has been improved a lot ,it could offer for urban panning various types of data ,such as urban traffic data ,landuse data ,data of the atmospheric envi-ronment and urban w ater resoures,vicissitude data of a city.It would becom e a new data resource of urban quantiative remote sensing.It will play a very im portant role in urban planning,m anagement and construction.Key words : hyperspectral remote sensing ;hig h resolution remote sensing ;urban planning ;quantitative re-mote sensing 遥感技术是城市的几何空间信息和部分属性息获取与更新的主要手段,具有快速、准确、经济等特点,被广泛用于社会各个方面.近几年来,随着信息和传感技术的飞速发展卫星遥感影像的空间分辨率已从30m ,10m 提高到今天的2m ,1m ,一些军用遥感卫星的空间分辨率甚至达到0.1m;光谱分辨率已达到5～6nm ,包括高光谱在内已超过400个波段;重访周期(时间分辨率)也在不断缩短.高空间分辨率遥感数据包含的丰富的空间信息以及高光谱分辨率数据包含的丰富的光谱信息能更好的满足城市这一特殊单元对信息的需求,弥补了常规遥感在精细的地物提取和定量研究上的不足,有助于实现更环保、更经济、更科学、更准确的规划,成为建立生态高质量、基础设施高效能、管理和社会服务高水平的现代化城市的必要基础,也是逐步解决城市用水、交通和环境3大问题,实现城市可持续发展的关键技术[1].1 特点及应用途径高空间分辨率遥感数据通常是指像素的空间分第18卷 第1期2006年3月 甘肃科学学报Journal of Gansu S ciences Vol.18 No.1M ar.2006辨率在10m 以内的全色或多光谱卫星遥感数据.与传统的低空间分辨率的卫星影像相比,具有 单幅影像的数据量显著增加; 成像光谱波段变窄; 地物的几何结构和纹理信息更加明显; 高时间分辨率等特点.高光谱遥感是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内,获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术.它利用成像光谱仪以纳米级(5～10nm )的光谱分辨率,在可见光到热红外的全部电磁辐射波谱范围(0.4～2.5 m),内以几十或几百个波段同时对地表地物成像,能够获得地物的连续光谱信息;而且利用光谱图像的立方体来描述地表二维空间特征,实现了地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取.因而在相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景.但也存在相邻波段的相关性高,数据冗余大等问题.追求高空间分辨率,必然以放弃高光谱分辨率为代价,反之亦然.但通过数据融合产生既保存空间分辨率信息又保存波谱完整性的数据,在高空间分辨率的基础上结合高光谱遥感数据进行研究,是实现地物精确分类和识别的重要技术途径.同时,高空间分辨率,高光谱遥感数据的应用必须从定性解释走向定量计算,才能更好的发挥其优势.因此,高空间分辨率、高光谱遥感数据将成为城市定量遥感新的数据源.根据不同的需求,高光谱,高空间分辨率遥感数据在城市规划中的应用途径如图1所示.2 在城市规划中的具体应用在城市规划与管理中,重点是研究城市功能单元及其结构的合理性,城市配置的科学性以及城市环境生态系统和城市环境污染的评价、预测.国内外在高分辨率遥感数据应用于城市规划方面已有很多应用实例.如美国斯科特代尔市利用高分辨率遥感数据获得了该市的三维数字地图、植被分类分布图、精确的洪泛区预测模型、建筑物变化分析及水资源管理等数据.法国利用TM 数据监测南特市大气质量[2].美国利用高空间分辨率遥感数据为公共交通运输分析和空间建模提供支持[3]、估计城市人口分布[4].我国的城市规划者也在城市综合调查[5,6]、城市地理基础背景分析[7,8]、土地利用[9～14]、交通规划[15,16]、城市环境[17]、绿地系统规划[18]、城市污染监测[19～21]等方面利用遥感技术开展了许多工作.具体体现在以下几个方面:2.1 城市地理背景高光谱遥感数据在地质调查方面应用于最为成熟,其主要分析技术和方法有:光谱微分技术、光谱匹配技术(实验室光谱和图像光谱直接匹配、交叉相45第18卷 沈琪等:高分辨率遥感数据在现代城市规划中的应用 关光谱匹配、二值编码匹配),混合光谱分解技术(线性光谱混合模型、光谱吸收指数),光谱分类技术(改进的最大似然性方法、人工神经网络方法和光谱角度成图方法),光谱维特征提取方法(主成分分析、典范分析和改进的CA方法)和模型方法(改进型高斯模型)等[22].国际国内都对高光谱遥感数据在地质应用方面作了大量研究,主要针对地质矿物光谱特性及其机理、光谱吸收特征参数以及测量方法、填图和岩石鉴别等方向.这些工作可以为城市地理背景信息的研究分析提供良好的技术支持.苏信初[7]利用大量遥感地质调查数据对长沙、株洲、湘潭3市的活动性构造特征进行了评价,为3市的城市规划提供了依据.李双林[8]利用TM数据对武汉市域内的构造地质、水文地质、区域地形地貌等地质环境进行了判释分析,进而对环境地质进行了分析和评价. 2.2 人工建筑物等地表信息提取城市的构成主体是人工建筑物,且其经常处于更新改建中,利用常规方法及时、精确地了解其动态变化存在很大的困难.但由于不同的地物其物理特性和化学组分反射或辐射不同特性的电磁波.因而,这也就成为遥感判定分析、监测地物性质的主要依据.利用多时相的高光谱、高空间分辨率遥感影像数据的融合解译可较方便、清楚的显示、识别、规划和监测大的基础建设工程、街道、高速路、桥梁、铁路、各种大小的建筑物并提取其动态变化信息,以及进行城市建筑物类型与密度调查.对改建、新建的每一个人工建筑物,通过多景图像比较,可进行精确的标识或获得其拆迁信息如拆迁的速度、范围、面积等到定量信息,从而更好地为城市规划管理工作服务.例如,王春兰[23]用ASTER高光谱影像及地物光谱特征,对波段运算后的影像用Isodata方法进行非监督分类提取了福州市区详细的人工建筑物信息.同时,中科院遥感应用研究所高光谱研究室利用我国224波段成像光谱仪获得的北京沙河地区的高光谱图像及反演获得的典型城市地物光谱曲线,根据光谱特征,除了识别出不同地类外,还可识别出部分城市建筑材属性[24].2.3 城市环境污染及其生态系统规划研究由于人类活动对生态环境的影响,使得提高遥感参数估计精度在监测生态环境变化中显得尤为突出.李名松等到利用IKONOS数据对滹沱河石家庄段的生态环境进行了遥感调查,为其生态开发式的综合治理提供了依据.牟凤云等人通过对QuickBird 数据的研究,认为其在城市环境分析监测中可以不受地形因素的影响,比航空遥感受更有利于获得城市环境的动态信息.吴泉源等[26]利用TM影像对烟台市的景观特征动态变化进行了研究,认为其可清晰地反映出城市高速扩展过程中景观类型演变的基本过程,但在城乡结合部需采用更高分辨率的遥感影像.在环境监测方面,高光谱遥感数据还可以直接或间接探测危害环境的地表成分,如酸雨和重金属,同时可以用来监测有害矿物质的迁移[27].在城市绿地规划方面,高分辨率、多时相的遥感影像数据既可以用于城市绿地系统的总体规划,也可以利用高光谱传感器精细分划10nm左右的细波段能记录不同植物特有的光谱特征的特性,获取城市绿地分布状况及植被覆盖类型、绿地面积等信息.例如,利用高光谱数据进行NDVI计算可以消除土壤信号的影响.另外,遥感所得的APAP比LAI 能更可靠的估计作物生物量,可作为作物初级生产力的一个较好的指标.而且对用宽带光谱无法测量的植被组分中非光合作用组分可以进行较容易的测量和分离.如Bo-cai利用木质素、纤维素在1.72 m 的特征吸收作为其判据,并根据吸收强度作为这类化合物植冠丰度的一个指数[27,28].因此高光谱数据还可以对植物的化学成分、植物长势等做出评估,获得绿地系统的特征参数.从而可结合其他非遥感数据来研究绿地系统的演化过程,并在此基础上通过统计和空间分析成不同的绿地信息专题,进一步形成绿地分布图、绿量分布图(植被数量可用归一化植被指数(NDVI)间接计算).同时也可利用多相融合图像对城市绿地、水体等土地利用类型的变化进行标识.石雪冬等人利用Landsat的TM数据和SPOT的HRV数据制作了广州市绿地分布数字影像地图,并通过时间序列分析,获得环境等因素与城市热岛关系的数据,为城市绿地总体规划提供依据[18].童庆禧等在鄱阳湖试验区建立了植被因子与生物量之间的经验模型,利用植被生物量与归一化植被因子的关系,用实地测量数据进行回归分析,并对研究区进行了生物量制图[27].2.4 城市污染监测在城市污染监测方面,主要是要获取污染源、污染性质及揭示出污染扩散规律.高分辨率遥感数据主要可应用于大气污染、固体废弃物污染、热污染等方面的污染监测.在大气遥感方面,一方面,卫星遥感可在瞬间获取区域地表和大气信息用于大气污染调查,避免了大气污染时空易变性所产生的误差,便于动态监测.另一方面,由于大气污染主要是通过污46 甘肃科学学报 2006年 第1期染气体中的人为气溶胶发生的散射和吸收而在遥感数据中得到反映,因而在高光谱传感器中拓展了专门的大气波段.如M ODIS的大气水汽、大气温度等,利用其监测大气气溶胶的优势,能更好的进行大气污染的定量研究,获取污染的性质、种类和源头,找出治理的方法.张韬等应用遥感信息和野外调查相结合,以较短时间获得了呼市的大气污染源及污染程度[21].王锡番等利用彩红外对岳阳市区重点污染源进行了遥感调查,对烟、气等的污染状况进行了详细的分析[29].固体废弃物污染日益增加,成份也日趋复杂,其不合理的近郊堆放方式,使得固体废弃物包围城市,污染周围环境的现象成为城市的一大问题.利用遥感影像,较精确的识别其堆放场所及分布规律是解决这一问题的基础.但只有固体废弃物的面积大于图形空间分辨率5倍以上才有可能被认别[30],因此利用高空间分辨率的遥感数据对固体废弃物的调查才是具有实际意义的.王学平等利用航片对上海的固体废弃物分布进行了调查,获得了其分布状况及堆积原因[31].2.5 城市土地利用土地利用状况深深影响区域发展规划和战略方针.尤其是城市边缘区的土地利用状况影响着城市的进一步发展.但城市土地利用时空特征表现出十分迅速和不稳定的动态特征.利用具有较高空间分辨率的多时遥感影像,采用直接或间接的判读标志及用多元回归分析、突变检测等方法建立地表反射指标方程来综合分析区域地貌格局、城镇结构、地表覆盖率及土地利用/覆盖变化等信息将更客观,更具有优势.肖继春对重庆市的用地现状进行了遥感调查[9].王素敏等总结了1980年至2002年我国历次土地资源调查的数据源及成果[10].章文波等利用TM影像对北京的城乡过渡带划分进行了研究[12].认为传统的使用经济指标或交通可达性划分城乡过渡带难以达到很高的精度.利用高空间分辨率的遥感影像与突变检测相结合的方法能较精确的提取城市边缘区土地利用状况,为其合理布局提供科学依据.巴雅尔等以TM为基本信息源,对长春市1987～1996年的城市边缘区土地利用进行了动态监测与分析[11].沙晋明等到对绍兴市的城镇地扩展进行了遥感监测[13].丁凤等对福建省自1988年来12年来的土地利用的变化进行了遥感分析,得出了土地总体变化、变化趋势、区域变化差异等成果,为区域土地资源的合理利用提供了决策依据[14].2.6 城市交通规划城市交通是城市日常生活不可或缺的一部分,高光谱、高空间分辨率、多时相的遥感影像数据可较精确、高效、方便的进行城市道路交通设施调查及监测城市车流(包括自行车和汽车的密度、流速、流量等)、计算典型交叉路口的车流量、道路状况、人流状况,根据监测结果来调整一些路段的流量和流向,实现数字化公路选线、为立交桥和高速公路的选址以及增建道路等事项提供依据,科学地组织和管理城市交通.颜梅春等人(2004)利用IKONOS影像,用高低帽变换滤波与阈值截取结合的增强方法、区域生长法和数学形态学原理等方法提取了南京市区的道路信息,取得了较好的精度效果[15].戚浩平等(2004)经研究认为高空间分辨率卫星遥感数据在土地与交通需求预测、道路设施调查、交通网络现状分析等领域存在较大的应用潜力[16].3 结语高光谱,高空间分辨率卫星遥感数据可出色的应用于城市规划的很多方面,提供在空间和时间上连续的区域性同步信息.当然不同的城市规划内容需要不同尺度、不同分辨率的影像.例如,经吴健平等人[30]研究认为在反映城市宏观特性时,并不需要很高空间分辨率的遥感图像.因此,应根据具体需要将高分辨率遥感数据与常规遥感数据综合利用.同时,既可通过将“3S”技术有机结合,直接将现实中的城市地形、地貌、空间形态和建筑物等信息输入计算机系统,使规划设计的依据更加准确和及时;还可以采用仿真、虚拟现实等技术对规范设计方案进行分析、比较和浏览,用于与实际效果的比较及发展预测,为规划的制定和修编提出直观、准确的图形数据和属性数据,更好的满足现代城市规划的发展趋势的需求,提高城市的现代化和科学管理水平.参考文献:[1]傅肃性.遥感专题分析与地学图谱[M].北京:科学出版社,2002.199-217.[2]W ald L,Baleynaud J M.Observing Air Quality Over the Ci- ty of Nantes by M eans of Landsat Th ermal Infrared Data[J].Int J Remote S ensing,1999,20(5):947-959.[3]Wu Changshan.Remote S ensing,Geographical InformationS ystem s,and Spatial M odeling for Anal yzing 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高分辨率遥感影像融合及其在城市规划中的应用-PPT课件
数据融合基本涵义
定义
图像融合就是将同一区域的多源遥感图像按统一的坐标系统，通 过空间配准和内容复合，生成一幅比单一信息源更准确、更完全、 更可靠的新图像的技术方法。其优点在于： 提高了影像的空间分解力和清晰度； 提高了影像的平面测图精度、分类精度及可靠性； 增强了影像的解译和动态监测能力，有效提高遥感影像数据的利用 率等；
其中，B_new代表融合以后的波段数值(i一1，2，3)；Br_m、 Bg_m、Bb_m分别代表低分辨率多光谱图像中的红、绿、蓝 波段数值；B_m表示红、绿、蓝3个波段中的任意一个；B_h 代表高分辨率全色影像。 变换处理完成后，再反变换得到新图像。
2.5 乘积变换融合法
乘积变换融合是应用最基本的乘积组合算法，直接对 2 种空间分辨率的遥感数据进行融合，其运算法则为：
2.4 K-T变换
即Kauth-Thomas变换，简称K-T变换，又形象地称 为“缨帽变换”，是线性变换的一种。它能使坐标空间 发生旋转，但旋转后的坐标轴不是指向主成分的方向， 而是指向另外的方向，这些方向与地面景物有密切的关 系，特别是与植物生长过程和土壤有关。以此，这种变 换着眼于农作物生长过程而区别于其他植被覆盖，力争 抓住地面景物在多光谱空间的特征。通过这种变换，既 可以实现信息压缩，又可以帮助解译分析农业特征，因 此有很大的实际应用意义。 目前对这个变换在多源遥感数据融合方面的研究应 用主要集中在MSS与TM两种遥感数据的应用分析方面。
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。
数据融合原理及过程