SPOT5全色波段与ASTER多光谱影像融合方法的比较研究

发布时间：2018-11-07 19:27

【摘要】：多源遥感影像数据融合可以将不同来源数据包含的优势信息重构为新的信息载体,进而为解决实际问题提供更丰富的信息。与TM,CBERS-1等影像数据相比,ASTER多光谱影像在短波红外波段具有更强的优势,因此将其与SPOT5全色波段进行融合可为解决实际问题提供更多的细微信息。本文选取主成分分析变换(Principal component analysis,PCA)、比值变换(Brovey)、格兰姆-施密特变换(Gram-Schmidt,GS)和小波变换4种融合方法进行对比研究,实验结果表明PCA变换和GS变换适用于这两种影像融合。
[Abstract]:Multi-source remote sensing image data fusion can reconstruct the advantage information contained by different source data into a new information carrier and provide more abundant information for solving practical problems. Compared with the image data such as TM,CBERS-1, ASTER multi-spectral image has more advantages in the short-wave infrared band, so fusion with SPOT5 panchromatic band can provide more detailed information for solving practical problems. In this paper, four fusion methods, principal component analysis (Principal component analysis,PCA), ratio transform (Brovey),) Glam-Schmidt transform (Gram-Schmidt,GS) and wavelet transform, are compared and studied. The experimental results show that PCA transform and GS transform are suitable for these two kinds of image fusion.
【作者单位】： 山西师范大学现代文理学院地理系;山西师范大学地理科学学院;成都理工大学地球物理学院;
【基金】：山西省高等学校科技创新项目(20151103)资助项目 山西师范大学自然科学基金(ZR1412)资助项目 国家自然科学基金(41001253)资助项目
【分类号】：TP751

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本文编号：2317347