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《昆明理工大学》 2013年
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不同融合方法及空间分辨率对遥感影像融合质量影响的研究

黄青霞  
【摘要】:遥感技术是实现对地观测中一种重要技术手段,它能够提供对地观测的多种遥感图像数据,包括多种空间分辨率遥感图像、多光谱分辨率遥感图像、多时相分辨率以及多平台的遥感图像等大量的遥感图像数据,这些数据在洪涝地质灾害、农业以及森林监测、地形测绘以及军事和民用等多个领域得到了广泛的应用。由于当代传感器技术的快速发展,已经有越来越多不同时间、不同空间分辨率的遥感图像数据被运用到实际的应用中。从这些遥感图像数据中,怎么样才能有效的获取有用的信息,去除图像间的冗余信息,从各遥感图像中相互取长补短,整合出一幅满足实际应用、能够准确表达地面信息的图像是当前遥感数据应用研究领域中一个很重要的研究热点。遥感影像融合为人们对多种传感器影像信息的处理、加工、分析以及应用提供了全新的技术,已经受到许多遥感学者的重视。 遥感图像融合技术就是将不同传感器获取的同一地区的遥感影像数据进行预处理,预处理通常包括几何纠正、图像配准、图像增强等,然后采用某一融合算法将各遥感影像数据中所含的信息有效地整合,提取出有用的信息,克服单一图像的局限性,得到一幅包含更多信息的图像,实现了优势互补。 对影像融合技术层次的分类较为普遍的是以下的三个融合层次,即像素级层次上的的影像融合、决策级层次上的影像融合以及特征级层次上的影像融合层次。研究人员通常根据自己的研究目的选择合适的方法,实际上很难设计出适合各个领域的融合方法。 本文在基于像素级融合的基础上,将高分辨率全色图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS)的融合为研究对象,研究如何能够在尽可能地降低光谱信息扭曲程度的前提下,提高低分辨率多光谱图像的空间、纹理特性的融合算法。本文研究的主要内容包括: 首先,对遥感技术及遥感信息融合进行简要概述,然后又介绍了评价融合结果的方法,分析一些量化的评价指标,接着分析了传统的图像融合方法,如IHS变换融合、PCA变换融合、小波变换融合等。并将这些融合算法应用于融合实验中,其中在小波变换融合实验中运用三种融合原则,并对融合后的图像进行了主观和客观上的评价。 其次,本文结合小波变换和IHS变换、PCA变换的优点,对IHS-小波变换及PCA-小波变换在MATLAB中编程实现融合算法,通过目视解译以及结合一些评价指标对融合结果进行评价。评价结果表明IHS-小波变换和PCA-小波变换不仅能够提高多光谱图像空间分辨率,而且还能够有效地消除了光谱扭曲问题,获得比单一方法信息量更丰富的图像。 再次,简单分析了空间分辨率对图像融合质量的影响,实验结果表明,在实际应用中,多光谱图像的空间分辨率越高越好,当全色图像空间分辨率较高,而多光谱图像空间分辨率较低时,可以适当降低全色图像的空间分辨率,以提高图像融合质量。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:P237

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