ENVI遥感图像处理：图像融合技术详解

本文主要介绍了遥感图像处理中的ENVI融合方法，包括图像预处理的一般流程、图像融合的基本概念和技术关键，以及ENVI软件中提供的多种融合方法和操作步骤。 遥感图像处理是一个复杂的过程，它涉及到多个阶段，旨在提高图像的质量和信息提取能力。在【描述】中提到的"影像预处理"是遥感图像处理的基础，包括了对原始数据的校正、融合、镶嵌和裁剪等步骤。这些步骤旨在确保图像的几何精度和一致的光谱特性，以便后续分析。 在【部分内容】中，"2.1数据预处理一般流程"强调了预处理的重要性，其中"2.2预处理中基础知识——图像融合"部分详细阐述了图像融合的概念和关键点。图像融合是一种将不同空间分辨率或光谱分辨率的图像结合的技术，目的是生成具有高空间分辨率和多光谱信息的图像。这通常需要两个影像进行亚像元级别的配准，然后选择合适的融合方法，如HSV变换、主成分分析、Brovey变换、CNSpectralSharpening、Gram-Schmidt、Pansharping或小波融合等。不同的融合方法适用于不同类型的图像，且对输出波段数和输入要求也有所不同。 在实际操作中，ENVI提供了多种融合途径，包括主菜单、流程化图像处理工具和ENVIZOOM。例如，通过主菜单进行融合操作，用户可以先打开需要融合的图像文件，然后选择合适的融合方法执行融合过程。 例如，若要融合SPOT4的10米全色波段和Landsat5TM的数据，用户可以按照以下步骤进行： 1. 使用ENVI的“File->OpenImageFile”功能打开两个图像文件。 2. 选择合适的融合方法，如HSV变换或Pansharping。 3. 根据需要配置融合参数，如设置输出波段数或指定其他相关选项。 4. 执行融合操作，生成融合后的高分辨率多光谱图像。 遥感图像处理中的ENVI融合方法是提升图像质量和分析能力的关键技术。通过理解这些基本概念和技术，用户可以更好地进行影像预处理，从而获得更精确的遥感信息。对于学习和实践遥感图像处理的人员来说，掌握这些知识至关重要，能够帮助他们在实际工作中高效地处理和分析遥感数据。