Landsat-7 ETM+全色与多光谱融合算法对比分析：小波变换法的优势

本研究论文深入探讨了Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 全色与多光谱数据融合算法的比较。Landsat-7 ETM+是一项重要的遥感技术，其全色波段具有15米的高空间分辨率，而多光谱影像则提供了丰富的光谱信息。通过将这两种数据融合，能够生成兼顾高空间和光谱分辨率的产品，极大地提高了影像解译的精度和效率。 论文由韩金华、马金辉和杨丽萍三位作者合作完成，他们分别来自兰州大学资源环境学院和长安大学地球科学与国土资源学院。研究聚焦于比较常见的融合方法，包括HSV变换、Brovey变换、SFIM变换和小波变换，这四种方法在ENVI 4.3遥感影像处理软件和Matlab 7.0环境下进行实现。融合后的影像在空间纹理信息、光谱保真度以及信息熵等多个方面进行了定性和定量评估，目的是寻找最适合Landsat-7 ETM+图像融合的最佳算法。 具体研究中，小波变换方法表现出显著优势，它产生的光谱扭曲和失真相对较小，同时能有效保持全色波段的高空间分辨率细节，这对于保持图像的地理信息完整性和精确性至关重要。因此，小波变换被认为是适合Landsat-7 ETM+图像融合的一种高效且精准的方法。 研究区域选在内蒙古阿拉善左旗的吉兰泰盐湖区，这个实地应用案例展示了融合技术的实际效果。通过对这一地区的分析，论文不仅提供了理论上的算法比较，也为其他类似地理区域的遥感数据分析提供了一套参考标准。 这项研究对于提高Landsat-7 ETM+数据的利用价值，优化遥感图像处理流程，以及促进后续的地理信息分析和应用具有重要意义。通过深入研究和实证验证，为遥感数据融合领域的进一步发展奠定了坚实的基础。