本文選題：影像融合 + GF-衛(wèi)星影像��； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報》2017年11期

【摘要】：文章通過GF-2衛(wèi)星全色及多光譜數(shù)據(jù)融合試驗,比較了常用的4種影像融合方法,從主觀定性評價和客觀定量評價兩方面分析融合后的影像質(zhì)量,最后采用最大似然法對融合影像分類比較,篩選較適合GF-2影像的融合方法。試驗結(jié)果表明:四種融合方法中,Pansharp變換取得了較好的融合效果,在主觀定性和客觀定量評價中效果最優(yōu),在分類試驗中總體分類精度最高。總體而言,Pansharp變換優(yōu)于其他融合算法,適用于GF-2衛(wèi)星在林業(yè)行業(yè)的應(yīng)用。研究力圖為林業(yè)中影像大規(guī)模的融合應(yīng)用提供參考。
[Abstract]:Based on the experiments of GF-2 satellite panchromatic and multispectral data fusion, four common image fusion methods are compared in this paper. The image quality is analyzed from subjective qualitative evaluation and objective and quantitative evaluation. Finally, the maximum likelihood method is used to classify and compare the fusion images, which is more suitable for the fusion of GF-2 images. The experimental results show that: among the four fusion methods, the Pansharp transform has a better fusion effect, which is the best in subjective qualitative and objective quantitative evaluation, and has the highest classification accuracy in the overall classification experiment. In general, the Pansharp transform is superior to other fusion algorithms and is suitable for the application of GF-2 satellite in forestry industry. The study tries to provide a reference for the application of large-scale image fusion in forestry.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué);國家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設(shè)計院;
【基金】：國防科工局課題(21-Y30B05-9001-13/15-4)
【分類號】：TP751

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本文編號：2111155