本文選題：遙感影像　切入點：城市水體　出處：《北京工業(yè)大學學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了評價融合后遙感影像上城市水體的光譜保真度,以GF1和GF2影像為數(shù)據(jù)源,應用經(jīng)典的4種融合方法:Brovey、Gram-schmidt Pan Sharpening、NNDiffuse Pan Sharpening和主成分分析(principal component analysis,PCA),對GF1和GF2的全色影像和多光譜影像進行融合,并選取融合前后影像上的城市水體樣本點,采用平均值、均方根誤差(root mean square error,RMSE)、平均相對誤差(mean relative error,MRE)來分析融合前后影像上城市水體波段偏差和波形保真度.結(jié)果表明:在波段偏差上,GF1和GF2影像均是采用NNDiffuse Pan Sharpening方法最好;在波形保真度上,GF1影像采用NNDiffuse Pan Sharpening方法最好,GF2影像采用Gram-schmidt Pan Sharpening方法最好.融合后的城市水體光譜保真度較好,可以進一步開展定量參數(shù)反演研究.
[Abstract]:In order to evaluate the spectral fidelity of urban water body on the fused remote sensing image, GF1 and GF2 images were used as data sources. Using four classical fusion methods: 1 Broveyn Gram Schmidt Pan sharing Pan Sharpening and principal component analysis (PCA), the panchromatic and multispectral images of GF1 and GF2 are fused, and the samples of urban water body before and after fusion are selected, and the average values are adopted. RMS root error mean square error (mean relative error mean relative error MREs) was used to analyze the waveband deviation and waveform fidelity of urban water before and after fusion. The results showed that NNDiffuse Pan Sharpening was the best method for both GF1 and GF2 images. On the waveform fidelity, NNDiffuse Pan Sharpening method is the best and Gram-schmidt Pan Sharpening method is the best for GF2 image. The fused urban water body has better spectral fidelity, so quantitative parameter inversion can be carried out further.
【作者單位】： 河南理工大學測繪與國土信息工程學院;中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室;環(huán)境保護部衛(wèi)星環(huán)境應用中心;
【基金】：高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(41-Y20A31-9003-15/17) 中國科學院院遙感與數(shù)字地球研究所所長青年基金資助項目(Y6SJ2100CX)
【分類號】：TP79

【參考文獻】

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本文編號：1570719