基于小波变换的遥感影像融合与评价

阐述了小波变换的Mallat算法,同时对遥感影像融合的分析与评价进行了深入的探讨,提出了综合利用三类统计参数来进行评价的方法.经实验,评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合,说明这些参数可以作为遥感影像融合的客观效果评价准则.     

基于静态小波分析的高分辨率影像融合

研究了正交小波变换（MALLAT）与静态小波变换（SWT）改进的高分辨率影像融合方案。以QUICKBIRD影像为例,进行融合实验,并与标准IHS及BROVEY融合方案进行对比。采用信息熵、标准差指标对影像融合前后的信息量进行比较,选择平均值、相关系数、标准偏差指数进行光谱特征量化评价,采用细节信息相关性对融合高分辨针对ETM+全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性。     

基于小波变换的影像融合算法与效果评价

在众多的图像融合技术中,基于小波变换的图像融合方法已成为目前研究的一个热点。小波变换具有多分辨率等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。在阐述小波变换的Mallat算法的同时,对遥感影像融合的分析与评价进行了深入的探讨,提出了综合利用3类统计参数进行评价的方法。经实验,评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合,说明这些参数可以作为遥感影像融合客观效果的评价准则。     

小波变换与IHS变换遥感图像融合

针对遥感图像融合中IHS变换和小波变换的缺陷,采用了两者结合的图像融合方法.这种方法既可以克服IHS变换方法中光谱失真严重的问题,又解决了小波变换方法中空间分辨率较低的问题,吸取了两种方法的优势,优于单纯的IHS变换方法和小波变换方法.     

基于多小波变换的遥感图像模糊融合算法研究

基于多小波变换方法,提出了一种针对多光谱图像和全色图像的像素级遥感图像模糊推理融合算法.该算法首先利用IHS变换对多光谱图像进行颜色空间转换,然后对1分量和灰度拉伸后的全色图像进行多小波分解分别得到高频部分和低频部分图像.针对高频图像抗噪能力差的问题,提出了一种基于模糊推理的加权融合规则.对融合后的图像进行多小波重构和...     

ETM影像小波变换数据融合在土地利用中的分类研究

在ERDAS软件支持下，对ETM遥感影像数据的TM1-TM5，TM7与其全色波段TM8进行小波变换融合，对融合后的影像采用混合分类方法进行土地利用分类。并对其分类结果进行评价，总体精度达到95．43％，研究结果表明此方法可行有效。     

基于小波包变换的电网谐波分析研究

随着敏感性负荷大量的涌入电网,电网谐波问题受到关注。介绍了小波包变换理论,并将该理论应用于电网谐波分析。仿真结果表明小波包变换具有良好的分析性能,能够准确地分辨出信号中的高频信息,为电力系统的谐波检测提供了依据。     

基于二维小波变换的遥感影像中道路信息的提取方法

文中介绍了一种运用二维小波变换提取遥感影像中道路信息的方法。该方法主要应用小波变换对处理好的遥感影像进行边缘检测,得到基本的道路图斑,然后在矢量化软件R2V中完成对道路信息的自动提取,并最终在ARCVIEWGIS中形成专题图。     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断方法的研究

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的故障诊断。首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出轴承的故障位置。     

基于高分遥感影像匹配的露天矿滑坡形变场监测方法

针对利用SIFT(Scale-invariant feature transform)算法提取全色遥感影像特征点时存在数量少、分布不均、影响滑坡形变场监测效果等问题,提出了一种综合利用SIFT与CSIFT(Colored scale invariant feature transform)算法进行滑坡形变场标定的方法。该方法利用SIFT算法分别处理全色影像和多光谱融合影像,利用CSIFT算法处理多光谱融合影像,将3个过程提取的互不相同的特征点进行叠加,得到更多的特征点。以抚顺西露天煤矿南帮滑坡为例进行试验,结果表明:新方法能够充分利用3种不同影像匹配过程的特点,大大增加了特征点数量,使得生成的滑坡形变场更加精确,所圈定的滑坡范围更加准确,且该方法具有成本低、效率高等优点,非常适合于大型滑坡的大变形形变场监测。     

基于Matlab小波变换的遥感影像两种压缩方法对比研究

使用Matlab小波函数和小波工具箱分别对遥感影像进行了压缩,通过对压缩结果进行对比研究,证明小波工具箱具有更大的压缩比和更好的图像质量。     

基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪

矿山遥感图像在获取、压缩、传输、解码的过程中易混入大量随机噪声,导致图像清晰度较低,难以直接进行分析研究。为此,将小波变换与非局部均值滤波算法(Non-local means filtering algorithm,NLM)相结合提出了一种基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪算法。该算法首先结合小波硬阈值、软阈值去噪模型以及现有的改进型小波阈值去噪模型的特点,建立一种改进型小波阈值去噪模型并用于去除遥感图像中的随机噪声;然后将原始遥感图像与小波去噪后的图像作差运算,得到原始差值图像,再对原始差值图像进行非局部均值滤波,得到滤波后的差值图像;最后将小波去噪后的图像与滤波后的差值图像进行融合。采用MATLAB语言编写程序,试验数据为白云鄂博矿区的2幅遥感图像,采用峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)和算法耗时等指标对算法去噪效果进行评价。试验结果表明:所提算法的去噪结果明显优于小波软阈值去噪模型及非局部均值滤波,此外,该算法耗时相对于其余2类算法而言也有一定的优势,对于提高矿山遥感图像的判读精度有一定的参考价值。     

基于ASTER影像的乌达火区遥感监测研究

为了监测评估内蒙古乌达煤火的治理效果,以灭火前、中、后和灭火监测期的ASTER热红外波段为数据源,采用TES算法反演矿区地表温度,根据自适应梯度阈值法提取4个年度的火区,经过对比验证发现:2008年提取火区与2009年航空参考火区的重合度为71.4%;分析2008—2015年间的煤火演变状况,结果表明:2008—2013年间,火区呈现显著缩减趋势,面积减少2.5 km2,由集中变为零星分布,这表明该时期煤火治理效果显著;2013—2015年间,火区面积增加了0.3 km2,由离散变为集中分布,这说明火区有复燃的趋势,1 km2的存量说明今后仍需加大火区治理力度。     

控矿断裂遥感提取方法研究

利用Landsat_OLI数据和ALOS雷达数据,探索提取控矿断裂的遥感技术提取方法,并对所提取控矿断裂构造空间分布进行解译。通过遥感技术对吐拉苏地区典型矿床的控矿断裂进行分析,利用不同数据对研究区控矿断裂构造进行提取,找出适合该数据类型的最有效的提取方法。     

基于优化N-FINDR算法的高光谱遥感影像矿物识别

为了提高矿物识别的精度,利用高光谱遥感数据,运用线性光谱混合模型（LSMM）和优化的N-FINDR算法对Cuprite地区的AVIRIS和HYMAP数据进行端元提取,并进行矿物精细分类识别。实验表明：线性光谱混合模型易于操作,优化的端元提取算法优于传统交互式端元提取,可用于矿物成分的精细识别。     

利用ERDAS IMAGINE从遥感影像中提取植被指数

在遥感影像处理中，植被指数提取广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。主要介绍了用ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件对遥感影像进行植被指数提取。对植被指数提取的关键部分进行分析，并给出植被指数提取的技术关键。     

高分辨率遥感卫星影像在矿山资源调查中的应用

文中依据矿山遥感资源调查工作,通过卫星遥感图像的解译处理,实现了矿山资源调查目的,进而阐述了开展此项工作的现实意义。