發(fā)布時間：2022-09-29 16:09

　　遙感衛(wèi)星已成為數(shù)據(jù)獲取的主要方式之一,因其搭載的不同傳感器的成像方式不同,從而造成獲取的影像數(shù)據(jù)也是不同的,如何有效結(jié)合這些多源數(shù)據(jù)進(jìn)行地物信息提取已經(jīng)成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)之一。多源遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù)成為了一種有效手段,它能夠綜合利用各種影像數(shù)據(jù)全面提取地物信息。同理,無人機(jī)航片和衛(wèi)星影像的成像方式不同,影像數(shù)據(jù)特點(diǎn)不同,無人機(jī)航片空間分辨率高于衛(wèi)星影像但是光譜信息缺乏,衛(wèi)星影像是由多個通道獲取影像,影像具有豐富的光譜信息。然而,信息提取時研究人員一般都希望影像具有分辨率高,光譜信息豐富,空間細(xì)節(jié)豐富的特點(diǎn),但是航片和衛(wèi)片包括了其中一部分的特點(diǎn),因此,我們將航片和衛(wèi)片進(jìn)行融合處理后提取地物信息,獲得的融合影像具有信息互補(bǔ),分辨率高,光譜信息豐富,空間細(xì)節(jié)豐富等特點(diǎn),提高了遙感影像地物提取的精度。可知將無人機(jī)航片和高分辨率衛(wèi)星影像進(jìn)行融合具有非常好的應(yīng)用前景和研究價值。本文主要是針對國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星多光譜影像和無人機(jī)航片的快速融合方法進(jìn)行研究,通過前期理論學(xué)習(xí)和相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀,本文主要做了以下幾個方面的研究工作:（1）系統(tǒng)全面地分析目前遙感衛(wèi)星與衛(wèi)星影像融合算法的發(fā)展情況,及這些融合算法的優(yōu)... 

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 衛(wèi)星-衛(wèi)星影像融合算法研究
        1.2.2 衛(wèi)星-航片融合算法研究
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 主要的研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文章節(jié)安排
2 遙感影像融合原理及方法
    2.1 遙感影像融合原理
        2.1.1 高分一號衛(wèi)星影像成像原理及特點(diǎn)
        2.1.2 高分二號衛(wèi)星影像成像原理及特點(diǎn)
        2.1.3 無人機(jī)航片成像原理及特點(diǎn)
    2.2 經(jīng)典融合方法
        2.2.1 基于IHS變換的影像融合方法
        2.2.2 基于PCA變換的影像融合方法
        2.2.3 基于小波變換的影像融合方法
        2.2.4 基于Gram-Schmidt變換的融合方法
    2.3 本章小結(jié)
3 亮度獲取優(yōu)化的IHS融合方法
    3.1 IHS融合方法
    3.2 改進(jìn)的IHS融合方法
    3.3 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評價與分析
    3.4 本章小結(jié)
4 多分辨率uavsharpenging融合方法
    4.1 融合方法原理
    4.2 衛(wèi)星影像與無人機(jī)航片融合過程
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評價及分析
    4.4 本章小結(jié)
5 優(yōu)化的PCA融合方法(IPCA)
    5.1 PCA融合方法光譜失真原因分析
    5.2 優(yōu)化的PCA融合方法
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與評價
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種多光譜遙感影像與航拍影像融合算法[J]. 李小軍,閆浩文,楊樹文,牛麗峰.  遙感信息. 2019(04)
[2]高分二號衛(wèi)星影像融合方法比較及效果優(yōu)化研究[J]. 湯耶磊,王鴻燕,劉榮.  測繪與空間地理信息. 2018(02)
[3]融合無人機(jī)LiDAR和高分辨率光學(xué)影像的點(diǎn)云分類方法[J]. 高仁強(qiáng),張顯峰,孫敏,趙慶展.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(01)
[4]基于壓縮感知的GF-1遙感影像IHS融合算法[J]. 馬瑞琪,程博,劉旭楠,劉岳明,江威,楊晨.  國土資源遙感. 2017(04)
[5]基于改進(jìn)模糊聚類的同構(gòu)多傳感器在線數(shù)據(jù)融合方法[J]. 蘇衛(wèi)星,朱云龍,劉芳,馬連博.  信息與控制. 2015(05)
[6]基于NSCT變換和PCA的圖像融合算法[J]. 吳粉俠,李紅,李洪星.  航空計算技術(shù). 2015(03)
[7]基于SPOT5影像自動提取水體的新方法[J]. 楊樹文,李軼鯤,劉濤,姚花琴.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2015(03)
[8]無人機(jī)高分辨率數(shù)據(jù)與Landsat 8多光譜數(shù)據(jù)的圖像融合研究分析[J]. 吳松,安裕倫,劉綏華,許璟.  貴州師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(01)
[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論的路段平均速度融合方法[J]. 李瑞敏,馬瑋.  交通運(yùn)輸工程學(xué)報. 2014(05)
[10]一種優(yōu)化的貝葉斯估計多傳感器數(shù)據(jù)融合方法[J]. 張品,董為浩,高大冬.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2014(05)

碩士論文
[1]基于IHS變換的遙感影像快速融合方法研究[D]. 陳恒.河南大學(xué) 2017
[2]像素級遙感影像融合技術(shù)研究[D]. 張一平.解放軍信息工程大學(xué) 2012
[3]像元級遙感影像融合方法研究[D]. 贠培東.中南大學(xué) 2007



本文編號：3682899