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针对不同滤波的SAR数据会导致异质遥感影像融合结果之间产生较大差异的问题,提出了将不同滤波方法与不同融合算法相结合分别进行实验,旨在寻找二者的最优组合。首先在分析SAR数据相干斑噪声产生机理的基础上,对多种经典滤波方法和常用融合算法进行了分析评价,然后将Lee、Frost、Kuan、Gamma MAP、增强Lee和增强Frost等6种滤波后的SAR数据与多光谱图像分别进行IHS融合、PCA融合、GS融合和PCA_IHS融合,最后采用目视判读和定量分析相结合的方式,对融合结果进行分析和评价。以8m Radarsat-2数据和30m Landsat-5TM影像为例。实验结果表明,增强Frost滤波后的IHS变换、Lee滤波后的PCA变换和GS变换、Kuan滤波下的PCA_IHS变换所得融合影像在空间纹理细节和光谱保真度方面整体效果最优。 相似文献
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为了解决传统代数计算法构造的差异图背景中含有较多噪点的问题,提高变化检测的精度,引入信息论中相对熵的概念,借助邻域处理,提出了一种基于邻域相对熵的差异图构造方法,并应用模糊局部信息C均值(fuzzy local information C-means,FLICM)非监督聚类算法,实现变化信息的自动提取。通过采用4组单极化前后时相SAR影像数据集,分析对比了不同邻域形式的相对熵差异图和传统差异图的检测性能。实验结果表明,应用该方法生成的差异影像,对噪声有着较强的鲁棒性,能够满足变化检测的需求,且在定量评价的性能指标方面表现较好。其中,基于D-邻域相对熵差异图进行变化检测的结果更加突出。 相似文献
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