基于像素级的高分辨率遥感影像融合方法研究

发布时间：2020-11-05 18:47

　　 遥感数据融合是一种不断发展的技术,它融合来自同一区域的多个异构传感器的数据,以获取决策制定所需的增强信息,数据融合的应用往往涉及多个学科,为了特定目的,结合辅助和地面数据,以提高数据融合的性能。融合影像可以综合不同数据源特征为影像信息的分析、提取以及应用提供支持,这也越来越受到学者们的重视。本文综述了当前遥感影像融合技术,通过分层分类的概念,即像素层,特征层和决策层,讨论了他们的原理和几种具有代表性融合方法,主要讨论光学全色和多光谱数据融合方法,到目前为止,像素级融合方法主要集中在光学数据融合方面。从像素级影像融合技术角度出发,以国产亚米级高分辨率卫星的全色和多光谱影像作为研究对象,主要开展了以下几个方面研究工作:(1)系统全面的阐述了遥感技术和影像融合的基本概念,总结分析遥感影像融合的目的、层次和流程等基本理论,并对目前影像预处理基本流程做了详细介绍,重点探讨了几何纠正方法;(2)针对目前常用的波段选取方法(OIF)缺陷,对波段组合进行实验分析,结果表明采用20%左右近红外波段与绿波段组合,对北京二号卫星影像融合效果更好;(3)探讨了五种传统的像素级融合方法,对小波变换融合法、主成分分析(PCA)变换融合法、高通滤波(HPF)变换融合法、比值(Brovey)变换融合法以及Gram-Schmidt(GS)光谱锐化融合法方法进行融合仿真实验,并对各方法的优缺点和适用环境进行分析;(4)在分析和归纳传统方法优缺点基础上,对基于HPF变换和PCA变换的融合方法和基于小波变换和HPF变换的融合方法在Matlab环境中编程完成融合算法实验,确定定量评价指标的选取,从光谱保真度、信息量以及清晰度三个方面对融合影像进行评价,实验结果表明基于HPF变换和PCA变换的融合方法和基于小波变换和HPF变换的融合方法有效的提升了融合影像的光谱保真度、信息量以及清晰度,获取了比单一方法信息更丰富的影像。
【学位单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P237
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 遥感影像融合发展及研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 影像像融合技术存在的问题
    1.4 研究内容及技术路线
    1.5 论文组织结构安排
2 遥感影像融合基本理论与质量评价方法
    2.1 遥感影像融合层次分析
        2.1.1 像素级层面融合
        2.1.2 特征级层面融合
        2.1.3 决策级层面融合
    2.2 国产遥感影像数据介绍
        2.2.1 资源三号卫星影像
        2.2.2 高分一号卫星影像
        2.2.3 高分二号卫星影像
        2.2.4 北京二号卫星影像
    2.3 像素级遥感影像融合方法
        2.3.1 主成分变换（PCA变换）融合
        2.3.2 Gram-Schmidt（GS）光谱锐化融合法
        2.3.3 高通滤波变换（HPF）融合法
        2.3.4 小波变换融合法
        2.3.5 比值（Brovey）变换融合法
    2.4 遥感影像融合效果评价
        2.4.1 定性方法评价分析
        2.4.2 定量方法评价分析
        2.4.3 评价指标的选取
    2.5 本章小结
3 遥感影像融合预处理技术
    3.1 影像几何校正
    3.2 影像配准
    3.3 影像去噪处理
    3.4 本章小结
4 传统像素级遥感影像融合实验
    4.1 实验数据介绍
    4.2 波段组合实验
    4.3 影像融合实验
        4.3.1 融合实验平台
        4.3.2 实验结果与分析
        4.3.3 实验结论
    4.4 本章小结
5 基于多种变换结合的遥感影像融合
    5.1 数据源情况
    5.2 基于HPF变换和PCA变换结合的影像融合
    5.3 基于小波变换和HPF变换结合的影像融合
    5.4 融合影像质量评价
        5.4.1 定性评价结果分析
        5.4.2 定量评价结果分析
    5.5 本章小结
6 结论与展望
    6.1 论文主要研究结论
    6.2 论文研究不足与展望
致谢
参考文献

【参考文献】

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本文编号：2872038