2022年遥感影像融合 .pdf
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1、1第六章 遥感图像融合6.1 概述6.2 基于光谱 /彩色域变换的融合6.3 基于代数运算的融合6.4 基于空间域信号分解和重构的融合6.5 融合效果评价6.1 概述基本概念z融合 Fusion/Merge指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息,从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息的过程。z同一地区内的 遥感数据之间的融合遥感数据与非遥感数据之间的融合6.1 概述z 数据融合的概念始于70年代。进入 20世纪 90年代以后,随着多种遥感卫星的发射成功,从不同遥感平台获得的不同空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率的遥感影像形成了多级分辨率的影像金字塔序列,给遥感用户提供了从粗到精、从多光谱
2、到高光谱的多种遥感数据源。融合的发展在一定程度上解决了多种数据源综合分析的问题。Spatial ResolutionzThe spatial resolution specifies the pixel size of satellite images covering the earth surface.zHigh spatial resolution: 0.6 - 4 mMedium spatial resolution: 4 - 30 mLow spatial resolution: 30 - 1000 mSpectral ResolutionzIn the first instance
3、, a sensors spectral resolution specifies the number of spectral bands in which the sensor can collect reflected radiance. But the number of bands is not the only important aspect of spectral resolution. The position of bands in the electromagnetic spectrum is important, too.zHigh spectral resolutio
4、n: - 220 bandsMedium spectral resolution: 3 - 15 bandsLow spectral resolution: - 3 bandsTemporal ResolutionzThe temporal resolution specifies the revisiting frequency of a satellite sensor for a specific location.zHigh temporal resolution: 16 days名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - -
5、- - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 10 页 - - - - - - - - - 2Landsat 系列16 daysETM+705kmOperating1999. 4.15NASALANDSAT-716 daysETM-1993.10.51993.10. 5NASALANDSAT-616 daysMSS/TM705kmOperating1984. 3. 1 NASALANDSAT-516 daysMSS/TM705km2001.6.151982. 7.16NASALANDSAT-418 daysRBV/MSS915km1983.3.311978. 3. 5 NA
6、SALANDSAT-318 daysRBV/MSS915km1982.2.251975. 1.22NASALANDSAT-218 daysRBV/MSS915km1978.1.6 1972. 7.23NASALANDSAT-1Recurrent periodSensorAltitudeDate of terminationDate of launchLaunched by其性能作了重大改进2002.5Spot 5卫星作了一些改进1998.3Spot 4运行 4年后在 1997年 11月由于事故停止运行1993.9Spot 3至今还在运行1990.1Spot 2目前仍在运行,但从2002年 5月
7、起停止接收其影像1986.2Spot 1状态发射时间名称Satellite Pour lObservationde la Terre )IKONOS Satellite System: Sensor CharacteristicsPanchromatic, blue, green, red, near IRImage Bands11-bits per pixelDynamic RangeApproximately 3 days at 40 latitudeRevisit TimeNominally 10:30 AM solar timeEquator Crossing Time11.3 kil
8、ometers at nadir; 13.8 kilometers at 26 off-nadirImage Swath1.0 meter panchromatic;4.0 meters multispectralResolution 26 Off-Nadir0.82 meters panchromatic; 3.2 meters multispectralResolution at Nadir681 kilometersAltitude98.1 degree, sun synchronousOrbitOver 7 yearsOperational Life24 September 1999L
9、aunch DateQuickBirdis a high resolution satellite owned and operated by DigitalGlobe.QuickBirdSatellite Sensor CharacteristicsPan: 450-900 nmBlue: 450-520 nmGreen: 520-600 nmRed: 630-690 nmNear IR: 760-900 nmImage BandsPan: 61 cm (nadir) to 72 cm (25 off-nadir)MS: 2.44 m (nadir) to 2.88 m (25off-nad
10、ir)Resolution11 bitsDigitization16.5 Km x 16.5 Km at nadirSwath Width1-3.5 days, depending on latitude (30 off-nadir)Revisit Time10:30 AM (descending node)Equator Crossing Time97.2, sun-synchronousOrbit Inclination450 KmOrbit AltitudeOctober 18, 2001Launch Date名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - -
11、- - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 10 页 - - - - - - - - - 3重访时间(天幅宽 (km)空间分辨率 (m)光谱范围 ( m )波段号有效载荷平台58902580.630.69B07宽视场成像仪(WFI)104272.360.50.8B06高分辨率相机(HR)200.510.73B05200.770.89B04200.630.69B03200.520.59B0226113200.450.52B01CCD 相机CBERS-02BCBERS-02B 卫星有效载荷主要技术指标高光谱遥感实用型模块化成像光谱仪OMIS推扫型成
12、像光谱仪PHIPushbroomHyperspectarlImagerzSpectral coverage:-VIS to NIR (450-850nm) z Spectral bands: 244z Spectral resolution: 5nmz Spectral sampling interval: 1.9nmz FOV: 21 (0.36rad)z IFOV: 1.5 mradz Pixels per line: 376z Digitization:12 bitsz Sensor weight: 9kgHyperion HyperspectralImager/EO-1z 2000 年
13、11月卫星发射成功z 在0.42.5m 共有 220波段 :-可见光近红外(400-1000nm)60波段,-短波红外 (900-2500nm)160波段z 扫描带宽: 7.5kmz 空间分辨率: 30米航天成像光谱仪系统-中国环境与减灾小卫星星座(HJ-1A )名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页,共 10 页 - - - - - - - - - 4多源遥感数据的特点9冗余性 降低误差和不确定性9互补性 提高结果的可信度9合作性 提高协调能力遥感数据融合目的遥感数
14、据融合目的9突出有用的专题数据,消除或抑制无关的数据,以改善目标识别的图像环境。9多种遥感数据各具有一定的空间分辨率、波谱分辨率与时间分辨率,各有其主要的应用对象和特色,同时又有其在实际应用中的局限性。如果将各种遥感数据进行融合与综合分析,便可弥补单一数据的不足,以达到多种数据源的相互补充、相互印证。这样,不仅扩大了各数据的应用范围,而且大大提高了分析精度。9数据融合的数据源可以是多种的,其融合并非几种数据的简单叠加,往往可以得到原来几种单个数据所不能提供的新数据。所以,数据融合十分有助于地学分析提取特定的数据,有助于更可靠地阐述自然环境各要素的相互关系、赋存与演变规律,满足地学分析及各种专题
15、研究的需要。因此,数据融合方法具有广泛的实用意义。它是遥感地学分析中很重要的一种手段,也是目前遥感应用分析的前沿。消除冗余信息互补信息协调(1)起初是进行 同种遥感数据 多波段、多时相的数据融合,以提高遥感解译能力和进行动态分析。(2)后来发展到 不同类型遥感数据的融合,如陆地卫星与气象卫星、陆地卫星MSS与航天飞机成象雷达SIRA 、陆地卫星MSS与海洋卫星侧视雷达SAR,以及陆地卫星MSS与RBV 等,以扩大应用范围,提高分析精度,获得更好的遥感应用效果。(3)与此同时,人们越来越感到由于遥感本身以及实际应用中的局限性,要真正认识事物,并非遥感独家所能完成。它需要其它学科的支持,只有遥感与
16、非遥感数据的融合,如与气象、水文数据,与重力、磁力等地球物理增息,与地球化学勘探数据,与专题地图数据,以及与数字地形模型(DTM )等数据融合,进行综合分析,才能更好地发挥作用。遥感数据融合的发展历程9 充分认识研究对象的地学规律。9 充分了解每种融合数据的特点和适用性。9 几何配准,即解决遥感图像的几何畸变, 解决空间配准问题。9 充分考虑到不同遥感数据之间波谱数据的相关性引起的有用数据的增加以及噪声误差的增加,因此对多种遥感数据作出合理的选择。 - 选择适当的融合算法遥感数据融合技术关键只有对地学规律、遥感影像成像机理、遥感影像特征等三者有深刻的认识,并把它们有机地结合起来,数据融合才能达
17、到更好地效果。融合方法: 按照信息抽象程度可以分为像素层、特征层和决策层。像素级融合优点:z保留了尽可能多的信息,具有最高精度,三级融合层中为研究最成熟的一级,已经成了丰富的融合算法。局限性:1)效率低下。由于处理的传感器数据量大,所以处理时间较长,实时性差2)对参与融合遥感影像配准精度要求很高。特征级融合:特征级融合是一种中等水平的融合。决策级融合:决策级融合是最高水平的融合。遥感数据融合算法融合方法: 按照信息抽象程度可以分为像素层、特征层和决策层。像素级融合:三级融合层中为研究最成熟的一级,已经成了丰富的融合算法。特征级融合:特征级融合是一种中等水平的融合。9首先是将各遥感影像数据进行特
18、征提取,提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或充分统计量,然后按特征信息对多源数据进行分类、聚集和综合,产生特征矢量,而后采用一些基于特征级融合方法融合这些特征矢量,作出基于融合特征矢量的属性说明。决策级融合:决策级融合是最高水平的融合。9在这一级别中,首先对每一数据进行属性说明,然后对其结果加以融合,得到目标或环境的融合属性说明。融合的结果为指挥、控制、决策提供依据。9决策级融合的优点时具有很强的容错性,很好的开放性,处理时间短、数据要求低、分析能力强。而由于对预处理及特征提取有较高要求,所以决策级融合的代价较高。遥感数据融合算法名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - -
19、 - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页,共 10 页 - - - - - - - - - 5三级融合层次的特点融合框架 信息损失 实时性 精度 容错性 抗干扰力 工作量 融合水平像素级小 差 高 差 差 小 低 特征级 中 中 中 中 中 中 中 决策级 大 优 低 优 优 大 高 ?融合技术是假设同一天内或在很短的时间间隔内获得的不同影像数据之间是兼容的,同时影像可以进行相互配准。?融合前必须对影像进行校正,使它们具有相同的几何特征,同时还必须确保在空间上配准的。?数据融合的基本任务就是用高分辨率影像的空间细节代替某一多光谱
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