收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

CBERS与TM图像土地利用现状解译的比较研究

向党  
【摘要】: 卫星遥感技术自20世纪70年代诞生以来,伴随着人类空间技术的发展以及计算机技术的飞速发展而不断前进。自20世纪90年代中后期以来,同一地区的多时相、多光谱的遥感影像数据信息越来越多,多传感器信息融合技术作为数据融合技术的一个主要分支,受到国内外学术界的重视。CBERS影像数据作为我国拥有自主知识产权的影像,在各个领域得到不断深入的应用,这就不可避免的涉及到同其他影像数据的融合问题。在土地资源调查领域,CBERS影像数据常与TM、SPOT等影像数据综合利用。 从技术性能参数上看,CBERS多光谱图像与TM图像在可见光波段的波谱范围设计几乎重合。两者在可见光波段和近红外波段的范围相似,如果进行多光谱图像融合,能保证融合结果光谱信息的失真和扭曲降至最低,与此同时,将地物的空间细节表征能力提高到最优。融合具有可行性。 本文以CBERS影像与TM遥感图像数据融合为例,分析各种传统图像融合方法的特点,采用PCA变换、IHS变换等方法分别进行试验,并引入一种改进的IHS变换算法和在此基础上提出的基于IHS和小波变换相结合的的融合方法,通过使用目视判读和一系列融合图像评价指标,对各种融合算法的效果进行衡量和比较,并分别进行监督分类,进行土地利用现状解译,对结果加以比较,验证所提出方法的实用性。 论文主要内容: 1.通过对国内外文献的分析,说明多源遥感图像融合方法的层次,以及像素层融合采用的常用方法,以及融合效果的主客观评价标准; 2.介绍CBERS影像数据和TM影像数据,并对这两种影像数据进行几何校正、直方图匹配等预处理过程。 3.分析了CBERS影像数据和TM影像数据图像融合的传统算法和融合流程,并进行CBERS影像数据和TM影像的融合试验得出图像,采用目视判读法与原始数据进行对比。说明这些方法清晰度有所增加,纹理特征明显,但大都存在不同程度的光谱失真。 4.结合传统算法引入经过改进的IHS变换法和小波变换法,提出了基于IHS变换和小波变换相结合的融合方法,对几种融合方法生成图像的数理统计指标(标准差、信息熵、联合熵、平均梯度、扭曲程度等)进行分析,说明基于IHS变换和小波变换相结合的融合方法平均梯度最高,图像显示清晰,特征比较明显,轮廓清楚,相对其他方法,光谱失真控制的较好,达到预先需求。试验结果表明,新方法是有效的。进行土地利用监督分类生成土地利用图,同现有资料对比,说明所选方法与其最为接近,适用于CBERS影像的土地利用解译工作。


知网文化
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978