高分辨率遥感影像融合方法的比较研究

多源遥感数据融合技术是现今解决如何综合各种类型的遥感影像信息,提高遥感数据利用率的有效手段。高分辨率遥感影像由于其信息的多样性和复杂性,对遥感数据融合提出了更高的要求。本文以Quickbird遥感影像为例,研究中引入了3种融合方法进行融合比较研究。这3种融合方法是IHS变换,主成分分析（PCA）和Brovey变换。并且从光谱信息和空间细节信息2方面进行定量分析,从中分析出比较适合于Quickbird遥感影像融合的与方法。     

几种遥感图像融合技术方法的对比与讨论

本文在研究遥感图像融合技术原理的基础上,详细介绍了IHS、主成份分析融合方法和小波变换融合方法的技术核心和步骤。并对比了这三种方法的优缺点。     

遥感图像融合技术探讨

对图像融合的原理和方法进行了剖析,研究和分析了几种常用的多源遥感图像融合的方法:Brovey法、主成分分析和乘积法等,并以实例对这三种方法融合的图像进行了评价.     

航测内业中遥感影像融合的要点分析

随着社会的发展和科技进步,航测遥感技术从不同传感器搜集而来的数据,在时空、光谱分辨率和极化方式等方面,有各自不同的特点,因而对这些数据的有效利用也出现了新的问题,已经不能适应实际工作的需要。本文通过研究多源遥感影像的融合过程,探析多种遥感影像融合方法本身的特点、存在的不足,来分析航测内业遥感影像融合的方法具有非常重大的意义。     

QuickBird全色与多光谱影像融合方法比较研究

自从高分辨率卫星影像出现以来,遥感影像的融合一直是一个重要的研究领域。随着遥感影像获取手段的增加和分辨率的提高,影像的融合不仅仅要求增加空间信息而且在原始多光谱波段的光谱保持方面也有越来越高的要求。目前图像融合已研究出多种方法,如主成分变换法(PCA)、乘积法、Brovey变换法、IHS变换法、SVR变换法以及小波变换法等。这些方法在中低分辨率影像融合时效果较好但却不一定适用于像QuickBird、IKONOS等高分辨遥感影像的融合。本文应用Pansharp变换法和Gram-Schmidt变换法两种融合方法,对QuickBird影像进行融合试验,并与Brovey变换法、IHS变换法、PCA变换法的融合效果进行比较,以评价各算法的优缺点。研究结果表明,Gram-Schmidt变换和Pansharp变换在QuickBird影像融合时不仅能增加空间信息而且还能较好地保持原多光谱波段的光谱信息,其中以Gram-Schmidt变换法所获得的效果最好。     

在PCI Geomatic8.2下基于HIS变换的遥感影像数据融合方法

本文详细介绍了利用PCI Geomatic8．2遥感影像处理软件包实现基于HIS变换的不同空间分辨率和波谱分辨率的数据进行融合的方法，以实现不同遥感影像数据的优势互补，使其发挥更高的经济效益。     

在PCG Ieomatic8·2下基于HIS变换的遥感影像数据融合方法

本文详细介绍了利用PCI Geomatic8.2遥感影像处理软件包实现基于HIS变换的不同空间分辨率和波谱分辨率的数据进行融合的方法,以实现不同遥感影像数据的优势互补,使其发挥更高的经济效益。     

遥感影像融合处理方法分析探讨

本文主要对遥感影像融合方法中的IHS变换、小波变换法、高通滤波法、基于亮度调节的平滑滤波法这四种融合方法进行了分析探讨,指出了它们的优缺点,并针对不同的遥感影像应采用不同融合处理方法方面提出了一些观点,可供参考。     

基于多数据源的地图自动修补系统

用遥感影像进行空间数据获取的高效性已经各种应用证实。仅靠一种数据源实现自动遥感数据分析和图像识别,实现地图更新有一定困难。论述了以地图实体和语义模型为基础,将矢量地图和遥感影像进行融合,应用图像处理的理论和方法,通过知识推理,对地图进行更新的一些主要研究成果。     

多元遥感影像数据融合研究

由于遥感数据越来越丰富,不同传感器获取的影像数据在几何、光谱和空间分辨率等方面存在着一定的局限性和差异性。全色波段和多光谱影像融合得到的影像,兼有全色波段的高空间分辨率和多光谱影像的高光谱分辨率特性,可以满足影像解译的需求,而且融合后更能突出影像的某些特征:如土地利用变化和森林覆盖的变化等等。本文主要是介绍遥感影像融合的基本原理、融合后影像的评定和分析,并且将以主成份影像融合、IHS变换与直方图匹配法的遥感影像融合,进行以南昌市部分地区Quickbird全色影像和多光谱影像的融合实验分析。     

多源信息融合技术在干旱区盐渍地信息提取中的应用

土壤盐渍化是干旱区绿洲稳定与可持续发展面临的主要环境问题之一,因此借助遥感手段及时准确地提取盐渍地信息并掌握其空间分布有着重要的现实意义。本文以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,使用RadarsatSAR与LandsatTM影像进行主成分融合,同时与HIS和Brovey变换的融合效果作定量比较,并利用BP神经网络模型,以相同的训练样本分别对融合前后的影像进行分类。结果表明：盐渍地主要分布在绿洲的和沙漠之间的交错带,盐渍地的分布在绿洲内部呈条形状分布,而在绿洲外部呈片状分布,且绿洲外部重度盐渍地交错分布在中轻度盐渍地中;主成份变换融合影像的光谱信息保持性、信息量都优于其它常用的融合方法,且分类精度比单一LANDSATTM多光谱影像有较大提高,是监测干旱区盐渍地变化的有效手段。     

多源遥感数据在植被识别和提取中的应用

不同类型的遥感数据有着自己独特的优势,如果综合应用,可以实现信息的互补,提高地物的识别精度。本文以福建省漳浦县为研究区域,利用SPOT5、ASTER和CBERS等多源遥感数据对植被的识别和提取方法进行研究,建立了基于多源遥感数据的专题信息提取流程。首先设计了基于不同植被专题信息自动提取的专家库,对单一遥感数据进行专题提取,然后基于专家知识进行决策级植被信息融合。多源遥感数据所提供的信息的优越性在于可以将不同传感器的光谱信息和时相特征进行互补,利用不同植被在不同遥感数据上的特征和专家知识,建立隶属度函数,判剐每个像元的归属,完成研究区不同植被类型的专题提取。结果表明,与单一传感器数据的结果相比,综合利用多源遥感数据能较大程度地提高植被的提取精度。     

农作物遥感分类特征变量选择研究现状与展望

农作物遥感分类是农作物种植面积估算的重要核心问题,是提高农作物种植面积估算精度的关键研究内容。特征变量的选择是农作物遥感分类的重要步骤,有效地使用多种特征变量是提高农作物遥感分类精度的关键。随着多源数据获取的更加容易,电磁波谱特征、空间特征、时间特征以及辅助数据特征在农作物遥感分类中发挥着重要的作用。本文简要回顾和综合分析了在农作物遥感分类中所使用的各种特征变量,包括多光谱特征、微波散射特征、多源数据特征、高光谱数据特征等电磁波谱特征,以及空间特征、时间特征和辅助数据特征等,并分析了农作物遥感分类特征变量选择方面存在的问题和发展趋势。指出目前农作物遥感分类特征变量选择存在的关键问题主要包括特征变量选择的理论研究不足和综合应用存在缺陷两个方面。未来农作物遥感分类特征选择研究的核心内容主要包括生化组分特征及冠层结构特征等农作物遥感分类新特征变量的挖掘、分类特征变量的综合应用、农作物遥感分类特征变量的敏感性和不确定性研究3个方面。     

基于融合组态技术的环境监测仿真系统的研究与实现

为了提高环境监测的可视化效果,为用户提供直观的操作工具实现环境的监测,提出了一种基于信息融合和组态技术的环境监测仿真系统的实现方法。在系统中,通过传感器采集环境数据,由信息融合技术建立环境参数模型对监测环境进行仿真;并根据仿真结果利用WebAccess网际组态软件对环境监测设备进行远程动态配置,已实现环境的动态调节。     

农村居民点演化数据制备综述

精准、完备的农村居民点时空数据是开展农村居民点演化研究的重要数据基础。由于农村居民点规模相对较小、分布散乱的特征,高精度长时间序列的农村居民点数据制备一直是困扰农村居民点演化研究的一个难点。本文分别从长期、中期和短期时间跨度上,对农村居民点时空数据的获取来源、获取方法以及数据时空分辨率和精度进行了梳理和评述,分析了不同时间跨度上农村居民点数据获取方法的优缺点和适用性。结果表明：长期和中期时间跨度上农村居民点数据的获取主要依赖于对历史文献资料及历史地形图的收集和电子化处理,因此地域资料的缺失成为这两个时期数据制备的主要难点;而短期时间跨度内农村居民点数据制备主要依靠卫星遥感、航空遥感等现代技术手段,高精度农村居民点数据获取难度大、成本高是这一时期数据制备的主要难点。为此,今后的数据制备应注重历史学、考古学等学科间的融合,拓展居民点历史信息的来源;此外,尽可能利用Google Earth、高分二号等免费高精度遥感影像,耦合遥感解译、口述历史、实地调查和入户访问等多种手段,构建一套完备的农村居民点空间数据集,充分实现数据共享。     

基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术研究

无人机遥感是一种新的遥感手段,具有快速、灵活、低成本、高影像分辨率等特点。无人机技术已经被广泛应用于资源勘测、气象观测及处理突发事件等领域中,成为未来航空器的发展方向之一。由于无人机采用的非量测相机且飞行高度较低、平台不稳定等特点,图像具有相幅小、数量多、航带不规则等特点,为了得到该地区的全景图像,图像拼接成为解决该问题的关键技术。基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术相对别的遥感影像拼接技术有它的优势和特点,本文主要介绍了SIFI算法和基于此算法的遥感影像拼接技术。     

当代遥感科技发展的现状与未来展望

现代遥感技术是利用航天或航空平台对地物进行特定电磁波谱段的数字化成像观测,业已成为人类开展地球系统科学研究和多领域空间信息应用的核心技术手段。文章概述了当今主要遥感技术的基本原理、应用和发展历程,着重介绍了21世纪遥感科技的高空间、高光谱、高时间分辨率的"三高"时代发展特征及其他重要技术突破,介绍了遥感科技在国民经济、生态保护和国防安全等多领域应用情况,讨论了未来遥感科技发展的几个主要方向和趋势。     

冰冻圈遥感：助力“三极”大科学计划

冰冻圈遥感学是冰冻圈科学体系中的一个重要分支,也是一门新型的交叉学科。文章对冰冻圈遥感学的研究对象及基本遥感方法进行了概述,并通过典型案例介绍了冰冻圈遥感的总体进展,重点对我国冰冻圈遥感的发展现状进行了简要描述。最后对冰冻圈遥感学的发展提出了建议,探讨了冰冻圈遥感助力我国即将开展的"三极"大科学计划。     

资源遥感—从区域调查到全球变化研究

遥感技术具有的宏观、综合、动态、快速的特点,成为现代资源科学研究中最有效的手段之一。从７０年代以来,卫星遥感技术在资源调查、监测中发挥了重要的作用,为区域资源系统窨信息的定位研究、资源动态的连续快速监测和结构、功能的定量综合分析提供了强有力的技术支撑。进入９０年代以后。全球变化研究居为国际热点。对遥感技术的发展提出了新的挑战,资源遥感迈进了全球变化研究的新阶段,呈现出一些新的特点和趋势：①多层、立     

基于知识超网络的碎片化知识非线性融合模型研究

【目的/意义】大数据互联网时代,知识以碎片化形式分散在大数据环境中,加剧了大知识融合的难度,深刻 地影响了知识的组织和创新过程。如何针对大数据环境下碎片化知识的特征,构建出适于系统性的把握知识和解 决复杂问题的知识融合框架就成为大数据知识工程研究的热点问题。【方法/过程】系统性分析了碎片化知识的特 征,在此基础上构建了基于知识超网络的融合框架,探讨了知识融合的标准、知识融合的维度以及知识融合的机 制。【结果/结论】知识超网络模型是碎片化知识非线性融合的一种可行的研究框架,其面向问题的多维、多级、多层 的综合的知识融合模型为大数据环境下碎片化知识的融合提供了新的思路。