面向?qū)ο蟮腝UICKBIRD數(shù)據(jù)和SAR數(shù)據(jù)融合分類分析.pdf

1、相干斑噪聲是SAR系統(tǒng)和所有基于相干原理進(jìn)行成像系統(tǒng)的固有性缺陷，其阻礙了SAR圖像的解譯性及后續(xù)各種應(yīng)用，所以相干斑噪聲的抑制是SAR圖像解譯分析前的必要步驟;光學(xué)圖像和SAR圖像反映的地物信息量差異很大，將光學(xué)影像與SAR影像信息融合，進(jìn)行信息互補(bǔ)，對(duì)于遙感圖像的解譯識(shí)別及森林類型識(shí)別是十分有益的。本文針對(duì)SAR圖像去噪及多源信息融合兩方面進(jìn)行了研究分析。
　　傳統(tǒng)的相干斑噪聲濾波算法在抑制噪聲的同時(shí)不能很好的保持圖像的高頻細(xì)

2、節(jié)信息，針對(duì)這一問(wèn)題選擇了適于同質(zhì)區(qū)域的自適應(yīng)濾波算法對(duì)SAR圖像進(jìn)行降噪處理，首先介紹了SAR圖像斑點(diǎn)噪聲的產(chǎn)生機(jī)理、模型及統(tǒng)計(jì)特性，然后根據(jù)其圖像后續(xù)具體應(yīng)用目的與要求，對(duì)常用自適應(yīng)濾波器算法進(jìn)行分析并分別采用LEE與增強(qiáng)LEE濾波、FROST與增強(qiáng)FROST濾波、LOCAL SIGMA濾波、GAMMA濾波和KUAN濾波算法對(duì)福建將樂(lè)林場(chǎng)RADARSAT-2圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將有效視數(shù)、圖像邊緣保持指數(shù)等作為濾波器性能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并

3、依據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明，增強(qiáng)型LEE濾波器去噪綜合性能最好，能在較好抑制噪聲的同時(shí)又保持了圖像的高頻信息和細(xì)節(jié)。通過(guò)各個(gè)濾波算法結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)比較分析，為以SAR圖像后續(xù)植被類型分類為應(yīng)用目的濾波算法的選擇提供了理論依據(jù)。
　　以獲取的福建省三明市將樂(lè)林場(chǎng)Quickbird影像和Radarsat-2全極化影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蠖喑叨确指罘椒▽?duì)Quickbird全色與多光譜的融合影像、SAR影像及采用G