單一傳感器影像數(shù)據(jù)在時間、波譜、空間分辨率等方面存在一定的差異性和局限性,多源影像融合可以信息互補(bǔ)、豐富影像信息量。本文采用目前主流的Gram-Schmidt、高通濾波法、最鄰近擴(kuò)散算法、超分辨率貝葉斯法及改進(jìn)算法等5種遙感影像融合算法,對資源三號衛(wèi)星多光譜和快舟一號全色數(shù)據(jù)開展融合試驗,通過目視解譯、光譜保真度及空間信息融入度對影像融合質(zhì)量進(jìn)行綜合評價,并對農(nóng)田區(qū)HPF融合結(jié)果進(jìn)行波段重組實驗及優(yōu)化處理。結(jié)果表明:HPF和Pansharp2算法融合效果最好,更適合資源三號影像的多源融合; Pansharp2算法對建筑區(qū)融合影像的融合效果最好,HPF算法對農(nóng)田區(qū)及水域融合效果更佳; NDVI疊加波段空間融入評價指標(biāo)最高,但建筑區(qū)及水域光譜扭曲嚴(yán)重,綠波段與近紅外波段最適比例為8∶2,可有效提升影像融合效果,改善圖像質(zhì)量。 

【文章來源】：石河子大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,38(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

原始衛(wèi)星影像

建筑區(qū)5種融合方法影像結(jié)果

農(nóng)田區(qū)5種融合方法影像結(jié)果


本文編號：3211435