遥感图像融合.
遥感图像融合与融合技术指南
遥感图像融合与融合技术指南遥感技术的快速发展使得我们能够获取到丰富的遥感图像数据。
但是，单一图像的信息有时并不能完全满足我们对地物的准确识别和分析的需求。
因此，遥感图像融合技术应运而生。
一、遥感图像融合的定义和意义遥感图像融合是指将多幅来自不同传感器、不同波段或不同时间的遥感图像进行相互结合，形成一幅或多幅具有更全面和高质量信息的综合图像的技术。
这种综合图像可以为我们提供更准确、更全面的地物分布和特征信息。
遥感图像融合的意义在于能够弥补不同类型遥感图像的不足，提高图像质量和信息量。
例如，在高分辨率图像融合中，我们可以将高空间分辨率的光学图像与高光谱信息丰富的遥感图像融合，以获得既有高分辨率又有丰富光谱特征的图像，从而提高地物分类和识别的准确性。
二、常用的遥感图像融合方法1. 基于变换的方法基于变换的方法是指通过对原始图像进行一定的变换，将其转换为其他域中的图像，再将转换后的图像进行融合。
常见的变换包括小波变换、主成分分析、非负矩阵分解等。
这些方法通过提取图像特征或压缩信息来辅助图像融合。
2. 基于像素级的方法基于像素级的方法是指直接对原始图像进行像素级别的操作，将多幅图像的对应像素进行一定的组合，得到融合后的图像。
常见的方法有加权平均、最大像元值、高斯金字塔等。
这些方法直接对图像进行操作，简单有效。
3. 基于特征级的方法基于特征级的方法是指通过提取原始图像的特征信息，再将特征进行组合，得到融合后的图像。
常见的方法有像元级特征、纹理特征、几何特征等。
这些方法通过挖掘图像的特征信息来提高融合效果。
三、遥感图像融合的应用领域1. 地貌勘测和地质灾害监测遥感图像融合可以提供高分辨率的地表地貌信息，帮助我们更准确地了解地形变化和地质灾害的发生。
通过融合多源遥感图像，可以获得更准确的地形模型和地质信息，为地质灾害的监测和预测提供支持。
2. 农业生产和环境监测融合多源遥感图像可以提供农作物的生长情况、土地利用状况和环境污染等信息。
遥感中图像融合的名词解释
遥感中图像融合的名词解释遥感中的图像融合是指将多个不同波段或不同分辨率的遥感图像进行整合和融合，以获得具有更高质量和更全面信息的图像。
图像融合是一种重要的处理方法，可以提高遥感图像的空间分辨率、光谱范围和信息内容。
在本文中，将解释遥感图像融合的概念、方法和应用。
一、遥感图像融合的概念遥感图像融合是指将来自不同传感器或同一传感器的不同波段、不同角度或不同时间的图像进行处理和整合，以获得一幅更具有丰富信息和高质量的图像。
通过图像融合，我们可以充分利用各个波段或传感器的优势，提高遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和几何精度。
二、遥感图像融合的方法1. 基于像素级的融合方法：像素级融合是最常见的图像融合方法之一，它将不同波段或传感器的像素进行组合来生成融合图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。
加权平均法通过对不同波段的像素进行加权平均来生成融合图像；主成分分析法通过提取不同波段的主成分，再进行重构来生成融合图像；小波变换法则将不同波段的图像进行小波变换，再进行重构得到融合图像。
2. 基于特征级的融合方法：特征级融合方法是通过提取和融合不同波段或传感器的特征来生成融合图像。
常用的特征级融合方法包括主要成分分析法、基于像元间差异的方法和基于数字摄影测量的方法等。
主要成分分析法通过提取和保留不同波段图像的主要成分，再进行重构来生成融合图像；基于像元间差异的方法则通过计算不同波段像元间的差异来决定融合结果；基于数字摄影测量的方法则利用几何建模对不同传感器的图像进行三维匹配和重构，产生高质量的融合图像。
三、遥感图像融合的应用1. 地表覆盖分类：遥感图像融合能够提高遥感图像的空间分辨率和光谱范围，从而提供更全面和准确的地表覆盖分类结果。
例如，在农业领域，通过多光谱和高分辨率图像的融合，可以实现对农作物的种植、斑块的划分和生长状态的监测。
2. 地表变化检测：遥感图像融合可以提供多时相的地表图像，从而实现对地表变化的监测和检测。
遥感图像融合心得体会
遥感图像融合心得体会遥感图像融合是一种将多源遥感图像合并为一幅具有更多信息的图像的技术。
通过将多源遥感图像中具有相同地理空间分辨率的特征融合，可以获得更高质量、更丰富的信息，对于遥感图像的应用具有重要的意义。
在学习和研究遥感图像融合的过程中，我得到了以下几点心得体会。
首先，在进行遥感图像融合时，选择合适的融合方法非常关键。
常用的遥感图像融合方法包括基于像素的融合、基于变换的融合和基于区域的融合等。
不同的融合方法适用于不同的情况，需要根据具体的应用目标和数据特点来选择最合适的方法。
例如，在对高光谱图像和高分辨率图像进行融合时，可以选择基于小波变换的融合方法，通过将高光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间信息融合，得到更丰富的特征信息。
因此，选择适合的融合方法是实现遥感图像融合的首要任务。
其次，在进行遥感图像融合时，需要考虑到多源遥感图像的配准问题。
由于不同遥感图像的获取方式和时间不同，存在一定的配准误差。
为了使融合后的图像更加精确和准确，需要进行图像配准操作，将多源图像投影到同一坐标系下。
目前，常用的图像配准方法有基于特征点的配准和基于控制点的配准等。
配准后的图像在融合时能够更好地保持特征的一致性和稳定性，提高了融合结果的质量。
再次，在进行遥感图像融合时，需要充分考虑融合结果对后续应用的影响。
遥感图像融合的最终目的是为了更好地支持决策和应用，因此，在选择融合方法和参数时，需要根据融合后图像的特性和需求进行合理的选择。
例如，在农业领域，可以通过融合多源遥感图像来提取农田土壤水分信息，进而进行农田水分管理和灌溉调度。
因此，在进行遥感图像融合时，需要充分考虑应用需求，确保融合结果具有可操作性和可解释性。
最后，在进行遥感图像融合时，需要充分利用遥感图像的多光谱、多尺度和多角度信息。
随着遥感技术的不断发展，现代遥感图像具有多光谱、多尺度和多角度等多源信息。
通过综合利用这些信息，可以获得更全面、更准确的遥感图像融合结果。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感图像融合是指将多个不同传感器获得的遥感图像融合为一幅综合图像的过程。
通过融合不同传感器获取的图像，可以获得更全面、更准确的地物信息。
本实验旨在探究遥感图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。
二、实验目的1. 了解遥感图像融合的原理和意义；2. 掌握常用的遥感图像融合方法；3. 进行实验验证，比较不同融合方法的效果。
三、实验步骤1. 数据准备：选择两个不同传感器获取的遥感图像，如光学图像和雷达图像；2. 图像预处理：对两幅图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等；3. 图像配准：通过图像配准算法将两幅图像对齐，使其具有相同的空间参考系；4. 图像融合：选择合适的融合方法，如基于像素级的融合方法或基于特征级的融合方法，对两幅图像进行融合；5. 结果评价：通过定量和定性的评价指标，对融合结果进行评估。
四、实验结果与分析经过实验，我们得到了融合后的遥感图像。
通过对比融合前后的图像，可以发现融合后的图像在空间分辨率和光谱信息上都有所提高。
融合后的图像能够更清晰地显示地物的边缘和细节，且具有更丰富的颜色信息。
在融合方法的选择上，我们尝试了基于像素级的融合方法和基于特征级的融合方法。
基于像素级的融合方法将两幅图像的像素直接进行融合，得到的结果更加保真，但可能会导致信息的混淆。
而基于特征级的融合方法则通过提取图像的特征信息，再进行融合，可以更好地保留地物的特征，但可能会引入一定的误差。
通过对比不同融合方法的结果，我们可以发现不同方法在不同场景下的效果差异。
在某些场景下，基于像素级的融合方法可能会产生较好的效果，而在其他场景下，基于特征级的融合方法可能更适用。
因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的融合方法。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遥感图像融合的原理和方法，并进行了实验验证。
遥感图像融合可以提高图像的空间分辨率和光谱信息，使得地物信息更全面、更准确。
遥感图像融合的技术方法介绍
遥感图像融合的技术方法介绍遥感图像融合是指将来自不同传感器、分辨率和波段的遥感图像进行整合，以获取更全面和准确的地理信息。
在各个领域，遥感图像融合技术都发挥着重要的作用。
本文将介绍遥感图像融合的几种常见技术方法，并探讨它们的应用领域和优势。
1. 基于变化检测的融合方法基于变化检测的融合方法是一种常见的遥感图像融合技术。
它通过对多时相的遥感图像进行比较，识别出地物的变化信息，然后根据变化信息对图像进行融合。
这种方法在土地利用/覆盖变化监测、城市扩张分析等领域具有广泛的应用。
以土地利用/覆盖变化监测为例，该方法可以将不同时间点的遥感图像融合，获得地表的变化信息。
通过对变化信息的分析，可以揭示不同地区的土地利用/覆盖变化趋势，为城市规划和土地资源管理提供有力支持。
2. 基于分辨率的融合方法基于分辨率的融合方法是将高分辨率的遥感图像与低分辨率的遥感图像进行融合，以获取高分辨率和丰富信息的融合图像。
这种方法常用于地物识别、目标检测等领域。
地物识别是遥感图像处理中的重要任务之一。
基于分辨率的融合方法可以将高分辨率图像的细节信息与低分辨率图像的全局信息相结合，从而提高地物的识别性能。
例如，在城市建筑物提取中，通过融合高分辨率的影像与低分辨率的地物分类图，可以更准确地提取出建筑物边界和形状。
3. 基于波段的融合方法基于波段的融合方法是将不同波段的遥感图像进行融合，以提取更丰富的地物信息。
这种方法常用于植被监测、环境评估等领域。
植被监测是农业和生态环境领域的重要任务之一。
基于波段的融合方法可以将各个波段的遥感图像进行线性组合，融合出具有更丰富信息的遥感图像。
通过分析融合图像的各个波段，可以获取植被的生长状态、叶片含量和叶绿素含量等关键指标，为农作物生长监测和环境评估提供重要依据。
总结：遥感图像融合是一种重要的遥感数据处理技术，可以提高遥感图像的空间、光谱和时间分辨率，进而提供更准确、全面的地理信息。
本文介绍了基于变化检测、分辨率和波段的融合方法，并探讨了它们在不同领域的应用。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。
遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。
本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。
这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。
为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。
我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。
然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。
最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。
3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。
该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。
具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。
b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。
c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。
d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。
4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。
视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。
定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。
三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。
通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。
融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。
在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。
结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。
基于深度学习的遥感图像融合方法
• 语义理解和目标识别：结合深度学习和遥感图像处理技术，未来可以开展面向 遥感图像的语义理解和目标识别研究，实现对地物目标的自动识别和分类，为 遥感监测提供更多智能化应用。
ABCD
长短期记忆网络（LSTM）
通过引入记忆单元解决RNN在处理长序列时的 梯度消失问题。
循环神经网络的应用
文本生成、语音识别、情感分析等。
03
基于深度学习的遥感图像融合 方法
基于卷积神经网络的遥感图像融合方法
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，可以自动提取 图像的特征。在遥感图像融合中，可以利用CNN对多源遥感 图像进行特征提取和融合，提高融合图像的质量。
RNN可以通过捕捉序列数据中的时间依赖性信息，对时序遥感图像进行有效的特征提取和融合。同时，RNN还可以通过长短 期记忆（LSTM）等改进技术，解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸等问题。
基于生成对抗网络的遥感图像融合方法
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习算法，可以生成新的数据样本。在遥感图像融合中，可以利用 GAN生成新的融合图像，提高融合图像的多样性和丰富性。
池化层
对卷积层的输出进行降采样， 减少参数数量并提高特征的鲁 棒性。
全连接层
用于对特征进行分类或回归预 测。
卷积神经网络的应用
图像识别、目标检测、语义分 割等。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
循环神经网络
序列建模
RNN能够处理序列数据，如文本、语音和时间 序列等。
门控循环单元（GRU）
实验五-遥感图像的融合
实验五-遥感图像的融合实验五遥感图像的融合一、实验目的和要求1.理解遥感图像的融合处理方法和原理；2.掌握遥感图像的融合处理，即分辨率融合处理。
二、设备与数据设备：影像处理系统软件数据：TM SPOT 数据三、实验内容多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。
分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。
注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。
四、方法与步骤融合方法有很多，典型的有 HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。
ENVI 里除了 SFIM 以外，上面列举的都有。
HSV 可进行 RGB 图像到 HSV 色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回 RGB 色度空间。
输出的 RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
打开ENVI,在主菜单中打开数据文件LC81200362016120LGN00_MTL选择File>data manage，任意选择3个波段组合，查看效果打开分辨率为30和15的图像下图分别是分辨率为30、15的，可以看到图像清晰度明显发生改变，分辨率越高，图像越清晰选择如下图所示的三个波段选择分辨率高的为15的点击ok，Sensor选择landsat8_oil，Resampling选择三次方的Cubic Convolution，实现融合，选择输出路径为sssrong融合之后的图像如下图，可以发现图像清晰度提高，分辨率变高，图像质量变好五、实验心得多光谱数据与高分辨率全色数据的融合可以使遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，继而达到增强图象质量的目的，可谓是一举两得。
这次实验虽然比较简单，但是一开始的时候还比较模模糊糊，甚至于连目的都不清楚。
- 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)。
实习五、高分辨率遥感影像融合
一、实习目的
1. 学习 ERDAS IMAGINE软件中 Interpreter 模块的功能;
2. 掌握 ERDAS 软件中实现 IHS 融合的流程。
二、实习要求
1. 理解基于 IHS 变换的图像融合的原理;
2. 掌握 ERDAS 软件中色彩变换、色彩逆变换、基于直方图匹配的辐射增强以及多波段数据组合的操作方法;
3. 独立完成实习内容。
三、实习内容
将不同类型的遥感数据进行融合, 可以更好地发挥不同数据源的优势, 增强数据信息的质量, 更有利于综合分析。
如在本实习中, 全色波段影像具有较高的空间分辨率, 而多光谱影像的光谱信息较为丰富; 为了充分利用这两种影像各自的优势,可以通过图像融合(将覆盖同一地区的全色影像和多光谱影像进行融合 , 使多光谱图像的空间分辨率得到提高, 同时又保留其较为丰富的光谱信息。
运用 ERDAS 软件进行全色波段影像和多光谱影像的融合的基本操作包括:
1. 组合多光谱影像的 R 、 G 、 B 波段数据(Layer Stack
2. 色彩变换(RGB to IHS
3. 辐射校正(Radiometric Enhancement
4. 多波段数据组合(Layer Stack
5. 色彩逆变换(IHS to RGB
四、数据说明
本实习采用的数据为:西南交通大学犀浦校区 QuickBird 全色波段影像
xipu_QuickBird_pan.img,及多光谱影像 xipu_QuickBird_RGBNIR.img(于 2006年 11月获取。
其中,全色波段分辨率为 0.6m , 4个多波段(B, G, R, NIR分辨率为 2.4m 。
本实习中仅使用全色波段与 R 、 G 、 B 波段数据。
五、实习步骤
1. 将多光谱影像 xipu_QuickBird_RGBNIR.img的红、绿、蓝波段提取,进行多波段数据重组(假设生成文件为 rgb321.img ;
2. 对重组后的多光谱影像进行色彩变换,将多光谱影像(rgbnir321.img 从 RGB 彩色空间转换到 IHS 彩色空间(假设生成文件为 ihs.img ;
3. 以 ihs.img 的亮度分量(Intensity 为参量,对全色波段影像(pan.img 进行基于直方图匹配的辐射校正(假设生成文件 pan_cal.img ;
4. 用校正后的全色影像(pan_cal.img代替 ihs.img 的亮度分量(Intensity , 实现多波段数据的组合;
5. 对多波段数据组合后生成的文件进行色彩逆变换。
具体说明如下:
(1组合多光谱影像的 R 、 G 、 B 波段数据
由于本实习中仅使用多光谱影像的 R 、 G 、 B 波段数据,故对这三个波段进行多光谱数据重组。
执行操作时, 在 ERDAS 控制面板工具条中单击“Interpreter” 图标, 在弹出的对话框中单击“Utilities” 选项, 弹出对话框, 再单击“Layer Stack” 选项, 打开“Layer Selection and Stacking” 对话框,如下图所示:
生成图像显示如下:
(2色彩变换(RGB to IHS
将遥感影像从红 (R、绿 (G、蓝 (B彩色坐标系统,转换到明度(Intensity 、色调(Hue、饱和度 (Saturation彩色坐标系统,是由于 RGB 系统中 R 、 G 、 B 为非线性关系,不易进行色调调整的定量操作;而 IHS 系统对色彩的调整较为方便,可将图像的明度、色调、饱和度分开,图像融合时只在亮度通道上进行,而色调和饱和度可以保持不变。
执行操作时, 在 ERDAS 控制面板工具条中单击“Interpreter” 图标, 在弹出的对话框中单击“Spectral Enhancement” 选项,弹出对话框,再单击“RGB to IHS” 选项,打开“RGB to IHS” 对话框,如下图所示:
(3全色波段的辐射校正
辐射校正, 是为了消除图像数据中依附在辐射亮度里的各种噪声; 基于直方图匹配的辐射校正,是通过非线性变换,使全色波段影像的直方图与 ihs.img 影像的直方图类似(以 ihs.img 的 I 分量为参量。
执行操作时, 在 ERDAS 控制面板工具条中单击“Interpreter” 图标, 在弹出的对话框中单击“Radiometric Enhancement” 选项,弹出对话框,再单击“Histogram Match” 选项,打开“Histogram Matching” 对话框,如下图所示:
(4多波段数据重组
用辐射增强后的全色波段影像(pan_cal.img代替 ihs.img 的 I 分量,同时保持ihs.img 的 H 、 S 分量不变,实现多波段数据重组。
执行操作时, 在 ERDAS 控制面板工具条中单击“Interpreter” 图标, 在弹出的对话框中单击“Utilities” 选项, 弹出对话框, 再单击“Layer Stack” 选项, 打开“Layer Selection and Stacking” 对话框,如下图所示:
(5色彩逆变换(IHS to RGB
将 ihs_rec.img从 IHS 彩色空间转换到 RGB 彩色空间, 便于显示器显示影像 (多数显示器采用 RGB 颜色标准,通过电子枪打在屏幕的红、绿、蓝三色发光极上来产生色彩。
执行操作时, 在 ERDAS 控制面板工具条中单击“Interpreter” 图标, 在弹出的对话框中单击“Spectral Enhancement” 选项,弹出对话框,再单击“IHS to RGB” 选项,打开“IHS to RGB” 对话框,如下图所示:
（6）结果显示 a 全色波段影像 b 多光谱影像
c IHS 融合后生成的影像。