CBERS-2B遥感影像融合与光谱保持研究

"先验信息与光谱信息联合决策方法研究" 本文主要探讨的是在遥感图像处理中的一个关键问题——如何有效地结合先验信息与光谱信息以提升图像分类的准确性。作者尤淑撑和刘顺喜指出，仅仅依赖光谱信息进行图像分类可能无法达到理想的分类效果，而纹理信息虽然能提高精度，但也存在一定的局限性。因此，他们提出了一种创新的方法，即通过联合使用先验信息和光谱信息来优化决策过程。 在遥感图像处理中，先验信息通常指的是关于场景或地物的历史知识、地理背景信息或者统计特性，这些信息可以帮助区分相似光谱特征的地物。而光谱信息则是遥感图像的基础，反映了地表物质对不同波长光的吸收和反射特性。将这两类信息结合起来，可以在一定程度上克服单凭光谱信息分类时遇到的困难，比如地物类别混淆、分类精度不高等问题。 文章以CBERS-2B卫星为例，阐述了由于其高、中、低三种空间分辨率数据间的显著差异，导致在进行影像融合时会出现地物边界模糊、虚假晕边和色散等问题，这直接影响到地物识别和地图制作的质量。针对这一问题，作者提出了一个两步融合法，首先处理高分辨率的全色影像，然后再将其与多光谱影像融合，以期在保持光谱特性的基础上，提高融合图像的地物边界清晰度和识别能力。 在融合方法的讨论中，作者强调了影像的光谱保真和几何保真两个关键因素。几何失真主要由全色与多光谱影像的配准误差造成，而光谱变异则源于融合操作带来的不确定性。CBERS-02B星的特殊配置使得这个问题更为突出，因此，他们的两步融合法旨在解决这种由于空间分辨率差距过大而导致的问题，以实现更好的图像融合效果和地物识别性能。 这篇文章深入研究了遥感图像处理中的一个重要问题，并提出了一种针对性的解决方案。通过结合先验信息与光谱信息，有望提升遥感图像分类的精确性和实用性，对于遥感图像分析和应用领域具有重要的理论和实践意义。