高分辨率遥感影像融合技术研究

"高空间分辨率遥感影像融合方法探讨，田丰，汪云甲，通过对比实验，探讨了IHS变换、Brovey变换、PCA主成分变换、Gram_Schmidt变换和Pansharp变换五种融合方法在处理QuickBird高分辨率遥感影像时的效果，研究表明Pansharp和Gram_Schmidt算法更适用于高空间分辨率影像的融合。" 这篇论文关注的是高空间分辨率遥感影像的融合技术，这是一种将不同传感器获取的具有不同特性（如空间分辨率、光谱分辨率）的遥感影像结合在一起，以获得综合优势的过程。传统的融合方法在处理低空间分辨率的全色和多光谱影像时表现出色，但面对高空间分辨率影像，它们可能无法达到理想效果，主要原因是高分辨率影像的全色波段范围扩大，涵盖了从可见光到近红外的波段。 文章中提到了五种常见的影像融合方法： 1. **IHS变换**（Intensity-Hue-Saturation Transform）：这种方法通过转换影像的亮度、色调和饱和度来改善影像的视觉效果和细节层次。 2. **Brovey变换**：它是一种直方图匹配方法，通过调整多光谱影像的动态范围使其与全色影像匹配，从而实现融合。 3. **PCA主成分变换**（Principal Component Analysis）：通过线性变换将原始波段转换为一组新的正交基，即主成分，选择其中包含最多信息的几个主成分进行融合，减少冗余信息。 4. **Gram_Schmidt变换**：这是一种正交化过程，用于构建一组新的正交基，可以用于影像的特征提取和融合。 5. **Pansharp变换**（Pan-sharpening）：这种技术通常用于将全色影像的高空间分辨率与多光谱影像的丰富光谱信息相结合，生成既有高空间分辨率又有丰富光谱信息的融合影像。 通过对QuickBird影像的实验，作者发现Pansharp变换和Gram_Schmidt变换在高空间分辨率遥感影像融合中表现更优。这可能是因为这两种方法更好地保留了高分辨率影像的细节信息，同时保持了光谱信息的完整性。 论文的关键贡献在于对高空间分辨率遥感影像融合方法的实际应用效果进行了比较和评估，为未来遥感影像处理提供了有价值的参考。关键词包括遥感影像融合、融合算法、高空间分辨率以及QuickBird，表明这是针对具体遥感卫星数据的融合技术研究。此外，该论文还涉及地理信息工程与资源环境评价等领域的应用。