基于統(tǒng)一理論框架的遙感影像融合方法研究.pdf

1、高空間分辨率全色影像和低空間分辨率多光譜影像的融合是彌補(bǔ)傳感器技術(shù)不足的主要技術(shù)，融合結(jié)果將為土地覆蓋、土地利用、植被研究、環(huán)境監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃等應(yīng)用提供必不可少的信息。可以說(shuō)所有需要兩幅或多幅圖像信息的應(yīng)用都能夠得益于融合。遙感影像融合已因其日漸重要的地位而成為遙感領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
　　 如何降低空間信息和光譜信息的損失是遙感影像融合中亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本文圍繞該問(wèn)題主要研究以下兩個(gè)方面的內(nèi)容：基于統(tǒng)一理論框架GCOS(

2、general component substitution)和GIF(general image fusion)的融合方法研究；面向應(yīng)用的融合產(chǎn)品的質(zhì)量評(píng)價(jià)。論文主要研究?jī)?nèi)容及成果如下：
　　 1.當(dāng)參與融合的全色與多光譜影像空間分辨率之比非常低的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)空間信息損失，針對(duì)這一問(wèn)題，論文提出一種基于GIF理論框架及MTF(ModulationTransfer Function)濾波融合方法MTF-GIF，根據(jù)全色傳感器的MT

3、F設(shè)計(jì)二維低通濾波器，通過(guò)對(duì)多光譜影像的亮度成分濾波估計(jì)低分辨率全色圖像數(shù)據(jù)值，基于GIF融合框架得到融合結(jié)果。對(duì)北京一號(hào)小衛(wèi)星遙感影像的融合實(shí)驗(yàn)證明了方法在解決空間信息問(wèn)題上的有效性，在空間信息和光譜信息保持上有較好的折中。
　　 2.對(duì)三波段多光譜影像融合時(shí)，光譜信息損失是IHS(Intensity-Hue-Saturation)等替換類融合方法的主要缺點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)證明這種光譜信息損失主要表現(xiàn)在飽和度有損。論文基于GCOS框架提

4、出一種飽和度無(wú)損融合方法ZSD(Zero SaturationDistortion)，通過(guò)調(diào)整融合框架中的重要參數(shù)達(dá)到飽和度無(wú)損的目的，實(shí)驗(yàn)證明融合結(jié)果的飽和度能夠和原MSI保持一致。
　　 3.本文從遙感影像成像原理以及遙感圖像信息模型兩個(gè)方面證明了相同空間分辨率上全色與多光譜數(shù)據(jù)之間存在近似的線性關(guān)系，并且這種關(guān)系與傳感器和地物反射特性有關(guān)，以此為理論支持利用最小二乘法估計(jì)合理的低分辨率空間信息，提出一種基于GIF框架以及最

5、小二乘法的融合方法LS-GIF-WC。實(shí)驗(yàn)證明方法在對(duì)不同波段影像融合時(shí)性能穩(wěn)定，具有較好的光譜信息和空間信息保持性。
　　 4.引入歸一化植被指數(shù)、植被覆蓋度等定量遙感參數(shù)作為融合產(chǎn)品光譜信息的代表性參數(shù)，定量評(píng)價(jià)融合產(chǎn)品質(zhì)量。同時(shí)，將融合結(jié)果用于遙感影像分類，通過(guò)分類精度來(lái)評(píng)價(jià)融合產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)分析融合方法的原理得出以下結(jié)論：基于GIF框架的融合方法更適用于植被應(yīng)用，在遙感影像分類中，基于ARSIS概念的融合產(chǎn)品能夠得到較高