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遥感图像不同融合方法的适应性评价--以ZY-3和Landsat8图像为例
  • ISSN号:1001-070X
  • 期刊名称:《国土资源遥感》
  • 时间:0
  • 分类:TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]河海大学,南京210098
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(编号:41271538)资助.
中文摘要:

目前对常用融合方法用于ZY-3和Landsat8卫星图像的适用性研究较少,为此,探讨了小波变换法(WT法)、相位恢复法(Gram_Schimdt,G-S法)、彩色标准化变换法(Brovey法)、主成分变换法(PCA法)、彩色空间变换法(IHS法)以及超分辨率贝叶斯法(Pansharp法)等6种融合方法对ZY-3和Landsat8图像的适用性,并从“光谱信息保真度”和“空间信息融入度”2个方面对融合图像进行了评价。结果表明:在空间信息融入方面,对于ZY-3图像,Pansharp法的信息融入度最差,IHS法的信息融入度最好,PCA法、Brovey法、G-S法和WT法次之;对于Landsat8图像,G-S法的信息融入度最好,WT法最差。在光谱信息保真方面,对于ZY-3图像,PCA法具有较高的光谱保真度,IHS法、G-S法和Brovey法次之,WT法最差;对于Landsat8图像,G-S法具有较高的光谱保真度,Pansharp法和Brovey法次之,IHS法、WT法和PCA法较差。

英文摘要:

ZY-3 and Landsat8 are new satellites lunched recently. In terms of the two kinds of images acquired by the two satellites, the applicability evaluation of the common fusion methods is insufficient. In this paper, the adaptability evaluation of the 6 fusion methods including wavelet transform(WT), Gram_Schimdt transform(G-S), principal component analysis (PCA), Pansharp and HIS for ZY-3 and Landsat8 image fusion was discussed, and the spectral information fidelity and spatial information integration were used to evaluate the quality of image fusion. The results of quality evaluation show that, in terms of spatial information integration, IHS transform is the best, followed by PCA, Brovey, G -S and WT, and Pansharp is the worst transform for ZY -3 image; G -S transform is the best, and Pansharp is the worst transform for Landsat8 image. Nevertheless, in terms of spectral information fidelity, PCA transform is the best, followed by IHS, G-S and Brovey, and WT is the worst transform for ZY-3 image, G-S transform is the best, followed by Pansharp and Brovey, and IHS, WT and PCA are worse transforms for Landsat8 image.

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期刊信息
  • 《国土资源遥感》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国土资源部
  • 主办单位:中国国土资源航空物探遥感中心
  • 主编:唐文周
  • 地址:北京海淀区学院路31号航空物探遥感中心
  • 邮编:100083
  • 邮箱:gtzyyg@163.com
  • 电话:010-62060291 62060292
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-070X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2514/P
  • 邮发代号:82-344
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊,《CAJ-CD》执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9707