共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
基于小波的多分辨率分析理论提出了一种新的遥感影像数据融合方法。它利用区域方差最大和一致性准
则对不同尺度下的子带数据进行融合,采用加权运算对相应基带数据进行复合E文中给出了黑白航空影像与TM
影像、SAR影像的融合结果E通过与基于像素平均的融合方法比较,证明了本方法具有良好的鲁棒性和自适应能
力E 相似文献
2.
影像融合在三维地形仿真中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
在同一地区,不同时期、不同传感器平台的遥感影像数据具有不同的空间分辩率、波谱分辩率和时相分辨率,如果能将它们各自的优势综合起来,可经弥补单一影像上信息的足,扩大各自信息的应用范围。首先将同一地区的TM影像与IKONOS影像进行精确配准后,使用基于HIS变换的融合方法,将两种影像进行融合,融合结果在保持TM影像丰富光谱信息的基础上,引入了IKONOS影像的几何特征,从面弥补了TM影像分辩率低和IKONOS影像光谱信息缺乏的缺点,并生成具有1m分辩率的彩色影像;最后将融合结果与相应地区的DEM数据进行复合,生成了具有高度真实感的三维影像图。 相似文献
3.
多源遥感影像融合是富集遥感海量数据的最有价值的技术手段。本文给出了一种新的基于改进的自组织映射网络的遥感影像融合模型。选择浙江绍兴为典型研究区,以Landsat TM(10m)与SPOT-4 Pan(10m)融合数据为例,进行了融合实验与分析。实验结果表明,应用基于改进的自组织映射网络模型进行融合,分类融合结果较好,较基于基本自组织映射网络的影像融合分类精度提高约8%。 相似文献
4.
5.
众所周知,多光谱与雷达影像融合具有重要的意义,但雷达影像小尺度的纹理特征在先前的融合方法中却没有被考虑。为了更好地对多光谱与雷达影像进行融合,基于双正交小波变换,提出了一种小尺度纹理影像参与融合的三影像小波融合方法。该方法借鉴多通道滤波及基于亮度调节的平滑滤波(SFIM)融合的原理,首先提取多时相雷达影像的小尺度纹理数据;然后再将该纹理数据、单时相JERS-1SAR数据及TM多光谱数据进行小波融合。分析表明,该方法的融合结果较雷达与多光谱影像小波融合的结果不仅具有更丰富的光谱特征,而且由于继承了雷达影像丰富的小尺度纹理特征,因而具有更高的清晰度。实验证明,该方法可获得较好的融合结果,是一种切实有效的融合法。 相似文献
6.
7.
高分辨率卫星遥感图像场景信息的分类对影像分析和解译具有重要意义,传统的高分辨卫星遥感图像场景分类方法主要依赖于人工提取的中、低层特征且不能很好的利用图像丰富的场景信息,针对这一问题,提出一种基于频带特征融合与GL-CNN(Guided Learning Convolutional Neural Network,指导学习卷积神经网络)的分类方法。首先通过NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform,非下采样小波变换)提取出图像的高低频子带,将高频子带进行频带特征融合得到融合高频子带,然后联合频谱角向能量分布曲线的平稳区间分析实现融合高频子带与低频子带的样本融合,最后指导卷积神经网络自动提取图像的高低频子带包含的高层特征来实现场景分类。通过对UCM_LandUse 21类数据进行试验表明,本文方法的分类正确率达到94.52%,相比以往算法有显著提高。 相似文献
8.
9.
遥感数据融合方法分析与评价综述 总被引:55,自引:3,他引:55
论述了几种常用的基于像元级遥感影像融合方法的原理、特点、作用及限制条件,对各种相应的算法进行了分析和评价,归纳并阐明了遥感数据融合效果定量评价指标及其意义,展望了遥感数据融合方法的发展与应用前景。 相似文献
10.
基于小波变换的MODIS与ETM数据融合研究 总被引:8,自引:2,他引:8
遥感影像融合方法多样,但针对空间分辨率相差十倍、甚至十几倍的不同数据源影像进行融合的研究很有限。有效算法也较少。MODIS影像高光谱数据具有36个相互配准的光谱波段信息,然而其0.25km~1km的低空间分辨率,却限制了其应用潜力。本文基于小波变换的算法思想提出了一种MODIS与Landsat ETM(空间分辨率30m)数据融合的方法,能够有效的将MODIS的光谱信息和ETM的空间几何信息结合起来,并在此基础上分析了地形阴影对融合的影响,为MODIS数据用于制作较大比例尺的土地利用现状图等提供了可能。 相似文献