基于ENVI的遥感影像融合方法研究文献综述
2020-05-26 20:40:23
一、遥感图像融合概念及作用
多源遥感影像数据融合是将同一环境或对象的多源遥感影像数据的方法和工具的框架,以获得满足某种应用的高质量信息,产生比单一信息源更精确、更完善、更可靠的估计和判断。
多源遥感影像数据融合的优点如下:(1)可靠的数据来源;(2)增加测量维数,增加了置信度;(3)改进探测性能,增加响应的有效性;(4)扩展了空间的覆盖;(5)改进系统的可靠性和可维护性;(6)提高了空间分辨率;(7)降低了对单个传感器的性能要求。这样可以大大降低系统的成本而不会影响获得信息的质量。
二、遥感图像融合技术分类
从遥感影像融合技术的发展进程和评价指标来分析,其进程如下:
夏明革、何友等[10],从信息处理的层次上图像融合分为: 信号层图像融合、像素层图像融合、特征层图像融合和符号层图像融合。比较了不同层次图像融合算法的特点,讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题,给出了一个应用实例,并对图像融合的发展进行展望。
毛士艺、赵巍等[8],对国内外多传感器图像融合技术的发展状况进行了介绍,包括加权平均法、逻辑滤波法、彩色空间法、多分辨塔式算法、小波变换法、卡尔曼滤波算法、模拟退火法和假彩色法,描述了图像融合的主要步骤,概括了目前主要图像融合方法的基本原理, 并对各种方法的性能进行了定性分析,给出了评价图像融合效果的标准和方法。
夏明革、何友等[9],从传感器组合、图像融合分类、图像融合算法三个角度,概括了现有的图像融合方法,比较了不同层次图像数据融合算法的特点,讨论了进行图像融合效果评价的方法,提出了带反馈信息的图像融合模型,并对图像融合未来的发展方向进行了展望。
王海晖等[16],对多源遥感图像融合效果的评价方法进行了深入的研究,在已有的评价方法的基础上将它们进行了整理,并按使用条件的不同将它们分为三类,同时还提出了一些新的评价方法。主观评价方法应与客观评价方法结合使用来进行综合评价。不同的评价方法有不同的特点和使用范围,在具体使用中,应根据不同的目的来选取。对图像融合效果在主观目视评价的基础上,进行客观定量评价。最后通过实验进行了验证。
针对特定地区或卫星的遥感影像数据进行融合,选择多种的融合方法,进行试验,选择最佳融合方法。