ENVI3图像融合方法详解：关键技术与步骤

图像融合是遥感图像预处理中的关键技术之一，它旨在通过将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像结合，生成具有高空间分辨率和多光谱特征的合成图像。在ENVI3软件中，图像融合涉及多种方法，包括： 1. **图像配准**：在进行融合前，必须确保两幅影像在亚像元尺度上精确对齐。这可以通过选取控制点、自动或人工选取同名点，并利用空间配准模型（如地理坐标信息）来实现。 2. **融合方法**： - **HSV变换**：改变色彩空间，便于突出某些特定波段的信息。 - **主成分分析（PCA）**：通过降维提取影像的主要成分，减少冗余信息。 - **Brovey变换**：调整多光谱图像的色阶，使颜色更自然。 - **CNSpectralSharpening**：适用于高光谱数据，强调光谱信息。 - **Gram-Schmidt**：保持高光谱数据的精度，也适用于高光谱数据。 - **Pansharping**：针对高分辨率图像，增强细节。 - **小波融合（patch-based）**：局部处理，提高图像质量。 3. **操作途径**：ENVI提供了三种操作方式，包括主菜单、流程化图像处理工具和ENVIZOOM中的交互式操作，以满足不同用户的需求。 4. **示例操作流程**：以SPOT4的10米全色波段和Landsat5TM的融合为例，步骤包括打开数据、选择融合方法（如HSV变换或PCA）以及调整输出波段数，以实现最终的图像合成。 图像融合不仅涉及到数学运算，如加法、乘法、差值和比值等，还可能用到HIS变换、滤波、小波分析等高级处理技术。这些方法的选择取决于原始影像的特性、处理目标和所需的输出效果。通过这些预处理步骤，可以优化遥感数据的质量，提高后续分析和应用的准确性。在ENVI3的培训中，理解并掌握这些基础技术对于有效利用遥感数据至关重要。