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高分辨率光学和SAR遥感数据融合及典型目标提取方法研究

朱俊杰  
【摘要】:数据融合和信息提取是高分辨率遥感图像的研究热点。目前,基于小波多尺度分析的象素级遥感数据融合受到了广泛的关注,信息提取方法的研究也由过去的波段组合等简单方法向着基于知识的信息提取的复杂方法发展。 高分辨率遥感图像,尤其是高分辨率SAR图像,它们反映了地物目标更加丰富的信息,它们的出现满足了人们对精确的地物目标信息获取的需求。这些高分辨率的遥感图像必然会被广泛的应用,因此相关关键技术的研究变得越来越迫切。如何提高多光谱图像的分辨率,使其更加真实的反映地表;如何从高分辨率遥感图像中精确、快速地提取地物目标的结构、位置信息等等,都是具有重要意义的研究方向。 基于以上研究热点和研究状况,本文针对高分辨率的卫星光学影像和高分辨率的机载SAR图像进行了分析研究。从成像机理等方面对高分辨率SAR图像中的典型目标进行了深入的分析之后,利用小波多尺度分析理论、纹理分析技术、基于目标成像知识的理论等等,对高分辨率遥感图像开展了数据融合和信息提取等方面的研究工作,阐述了高分辨率SAR图像的一些应用方向,并提出了可行的技术方法。 本文的主要创新点有如下几个方面: (1) 提出了一种保持图像光谱特征、提高图像空间分辨率的高分辨率光学遥感图像融合方法。根据小波理论和局部相关系数对北京中关村地区的快鸟图像的全波段和多光谱波段进行了融合,这种方法在增加遥感图像信息、提高空间分辨率的同时,其光谱特征能够得到有效的保持,解决了使用小波方法在提高图像空间分辨率的同时,如何抑制融合图像光谱畸变的问题。得到的融合图像能更真实的描述地表,可以用来更精确的制图、提取、反演等等。 (2) 提出了高分辨率SAR图像中去除建筑物阴影虚警的水体提取方法研究。在分析淮河洪水监测的高分辨率SAR图像的目标特征之后,利用了建筑物的纹理特征和成像知识对图像中的建筑物阴影进行了检测并将它们从黑斑中去除,完成了对复杂度高、干扰强、虚警率大的水体提取,得到了满意的效果。使用此方


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