高分遥感影像融合与信息提取技术详解

遥感数据的融合是现代信息技术中一项关键的处理技术，特别是在高分遥感领域。《高分遥感影像信息处理与信息提取技术》一文中，作者汪闽深入探讨了这一主题。文章首先介绍了遥感处理与信息提取的基本概念，强调它是遥感成像过程的逆过程，旨在从模拟影像中提取出物理量、时空分布等有用信息，这通常涉及定性和定量的分析。 在高分遥感影像处理方面，关键技术包括图像辐射校正，确保影像数据准确反映真实环境；影像几何纠正和配准，消除因传感器角度、地球曲率等因素造成的误差；影像拼接用于整合多个视角的影像，提升整体覆盖范围；影像增强则通过算法改善图像质量，提高细节可见度；影像融合则是将来自不同传感器、时相或分辨率的数据集成，以获得更全面的信息，例如MODIS、AVHRR等卫星提供的数据。 针对高分辨率遥感应用，文中指出存在的主要问题，如数据量庞大、计算复杂性增加、噪声增多、环境干扰和同物异谱异物现象的挑战。这些问题限制了高空间分辨率影像信息提取和目标识别的精度与效率。为解决这些问题，研究者需转向更综合的方法，重视图像的结构、形态和分布等空间特征，这与传统的波谱信息处理相比，是新一代遥感信息处理技术的发展方向。 此外，文章还讨论了遥感图像分类，区分监督和非监督分类方法，如土地覆盖和土地利用分类，以及在城市、军事和设施识别中的应用。例如，TM、SPOT4、CBERS等卫星数据被用于中分辨率分类，而SPOT5、IKONOS和QuickBird等提供更高分辨率的图像，用于精细化目标识别。 高分辨率遥感的应用日益广泛，尤其是在我国中长期科技规划中，对地观测系统的建设旨在提供全方位的服务。然而，技术瓶颈在于如何处理海量数据，提高目标识别的自动化水平，这对图像理解和高效计算技术提出了更高的要求。汪闽的文章提供了关于高分遥感数据融合和信息提取的深入理解，对于推动遥感技术在各个领域的实际应用具有重要意义。