【摘要】：多源遙感影像融合中,通常不同地物區(qū)域?qū)庾V特征和空間細(xì)節(jié)信息的要求有所不同。針對該特點(diǎn),提出了一種IR(自適應(yīng)半徑搜索)顯著性分析模型,實(shí)現(xiàn)了對多源遙感影像顯著性區(qū)域和非顯著性區(qū)域的識別與劃分。結(jié)合HIS與小波變換融合算法,提出了改進(jìn)的自適應(yīng)平均梯度加權(quán)HIS融合方法,實(shí)現(xiàn)了對道路、農(nóng)田、居民區(qū)等顯著性區(qū)域的融合,更好的保留了其豐富的空間細(xì)節(jié)信息;同時提出了HIS+WT變換的融合方法,實(shí)現(xiàn)了對山地、林地等非顯著性區(qū)域的融合,保留了較多的光譜信息。以此實(shí)現(xiàn)了分區(qū)域的自適應(yīng)遙感影像融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠使融合后的遙感影像既能保持較高的空間細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力,又能很好地保留其光譜信息。對農(nóng)業(yè)科學(xué)、森林規(guī)劃以及今后森林遙感影像分類、識別等研究提供了一定的理論基礎(chǔ)與應(yīng)用價值。
[Abstract]:In multi-source remote sensing image fusion, the requirements of spectral features and spatial details are different from each other. According to this characteristic, an IR (Adaptive Radius search) significance analysis model is proposed, which can recognize and partition the salient region and non-significant region of multi-source remote sensing image. Combined with HIS and wavelet transform fusion algorithm, an improved adaptive average gradient weighted HIS fusion method is proposed to realize the fusion of significant areas such as roads, farmland, residential areas and so on. At the same time, the fusion method of HIS WT transform is put forward to realize the fusion of non-significant areas such as mountains and woodlands, and more spectral information is retained. The adaptive remote sensing image fusion is realized. The experimental results show that the proposed method can not only maintain high spatial detail representation ability, but also preserve the spectral information of the fused remote sensing image. It provides a theoretical basis and application value for agricultural science, forest planning and forest remote sensing image classification and recognition in the future.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學(xué)信息與計算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：黑龍江省自然科學(xué)基金資助項目(C201414) 哈爾濱市優(yōu)秀學(xué)科帶頭人基金項目(2014RFXXJ040)
【分類號】：TP751

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 鄧?yán)?陳云浩,李京,陳志軍;可調(diào)節(jié)自適應(yīng)遙感影像融合方法研究[J];光學(xué)學(xué)報;2005年05期

2 胡珂;陳映鷹;;一種基于特征提取的遙感影像融合法[J];山東建筑工程學(xué)院學(xué)報;2005年04期

3 顧海燕;李海濤;楊景輝;;基于最小噪聲分離變換的遙感影像融合方法[J];國土資源遙感;2007年02期

4 孟淑英;張峰;;基于多重網(wǎng)格的遙感影像融合方法研究[J];遙感信息;2007年05期

5 陳榮元;張飛艷;張斌;秦前清;;基于數(shù)據(jù)同化和粒子群優(yōu)化算法的遙感影像融合[J];電子與信息學(xué)報;2009年10期

6 沈濤;黨安榮;;遙感影像融合及高保真算法比較分析研究[J];微計算機(jī)信息;2010年14期

7 靳媛媛;項杰;;光學(xué)遙感影像融合方法的研究[J];電子測量技術(shù);2011年06期

8 董金義;李海梅;常龍芳;;松花壩水源區(qū)Landsat 7 ETM+遙感影像融合對比研究[J];林業(yè)調(diào)查規(guī)劃;2012年06期

9 孔鵬飛;孔建利;;航測內(nèi)業(yè)中遙感影像融合方法研究[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2013年09期

10 王光那;;遙感影像融合方法分析[J];中華民居(下旬刊);2014年04期

相關(guān)會議論文 前5條

1 侯春紅;戴文晗;;遙感影像融合方法在工程地質(zhì)工作中的應(yīng)用[A];第十四屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2003年

2 杜培軍;袁林山;王莉;張華鵬;;一種基于灰色絕對關(guān)聯(lián)度的遙感影像融合方法[A];第十四屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

3 邢帥;譚兵;徐青;耿則勛;;一種自適應(yīng)關(guān)聯(lián)多分辨分析的遙感影像融合算法[A];第十四屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2003年

4 馬蘭;姜挺;;基于波段選擇與主分量選擇的Landsat-7遙感影像融合方法的研究[A];第十五屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2005年

5 陳亨霖;汪小欽;;基于TM和資源二號遙感影像融合的灘涂信息提取[A];第十四屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 張瑛;基于統(tǒng)一理論框架的遙感影像融合方法研究[D];電子科技大學(xué);2009年

2 王曉艷;基于方向性多分辨率分析的遙感影像融合算法研究[D];蘭州大學(xué);2011年

3 李小春;多源遙感影像融合技術(shù)及應(yīng)用研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

1 龐振平;遙感影像融合技術(shù)理論與方法研究[D];吉林大學(xué);2008年

2 陳華杰;小波變換下的遙感影像融合研究[D];長安大學(xué);2007年

3 王雪;基于壓縮感知理論的遙感影像融合方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

4 盧俊;基于GPU的通用計算在遙感影像融合中的應(yīng)用[D];解放軍信息工程大學(xué);2008年

5 楊然;基于Curvelet變換的遙感影像融合研究與實(shí)現(xiàn)[D];中南大學(xué);2008年

6 崔洪曜;基于FastICA的遙感影像融合分類研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2013年

7 范文婷;基于小波變換的遙感影像融合方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2008年

，

本文編號：2328237