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SPOT5全色波段與ASTER多光譜影像融合方法的比較研究

發(fā)布時(shí)間:2018-11-07 19:27
【摘要】:多源遙感影像數(shù)據(jù)融合可以將不同來源數(shù)據(jù)包含的優(yōu)勢(shì)信息重構(gòu)為新的信息載體,進(jìn)而為解決實(shí)際問題提供更豐富的信息。與TM,CBERS-1等影像數(shù)據(jù)相比,ASTER多光譜影像在短波紅外波段具有更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),因此將其與SPOT5全色波段進(jìn)行融合可為解決實(shí)際問題提供更多的細(xì)微信息。本文選取主成分分析變換(Principal component analysis,PCA)、比值變換(Brovey)、格蘭姆-施密特變換(Gram-Schmidt,GS)和小波變換4種融合方法進(jìn)行對(duì)比研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PCA變換和GS變換適用于這兩種影像融合。
[Abstract]:Multi-source remote sensing image data fusion can reconstruct the advantage information contained by different source data into a new information carrier and provide more abundant information for solving practical problems. Compared with the image data such as TM,CBERS-1, ASTER multi-spectral image has more advantages in the short-wave infrared band, so fusion with SPOT5 panchromatic band can provide more detailed information for solving practical problems. In this paper, four fusion methods, principal component analysis (Principal component analysis,PCA), ratio transform (Brovey),) Glam-Schmidt transform (Gram-Schmidt,GS) and wavelet transform, are compared and studied. The experimental results show that PCA transform and GS transform are suitable for these two kinds of image fusion.
【作者單位】: 山西師范大學(xué)現(xiàn)代文理學(xué)院地理系;山西師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;成都理工大學(xué)地球物理學(xué)院;
【基金】:山西省高等學(xué)校科技創(chuàng)新項(xiàng)目(20151103)資助項(xiàng)目 山西師范大學(xué)自然科學(xué)基金(ZR1412)資助項(xiàng)目 國(guó)家自然科學(xué)基金(41001253)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】:TP751

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本文編號(hào):2317347

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