遥感技术与应用实验-信息融合与融合评价

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1、遥感技术与应用实验(二)信息融合与融合评价编号:05实验名称:遥感信息的融合处理英文名称:ResolutionoftheRSimage实验指导书名称:《ERDAS试验指导书》学时:4一、实验目的通过上机操作，初步掌握遥感信息融合的方法，深入理解遥感信息融合的含义，及其在信息解译中的重要作用。二、设备及器材配置计算机、交换器计算机配置为:内存256M,128M独立显卡，CPU为奔腾4处理器三、实验基本原理图像融合，是一种高级图像处理技术，它是按照一定的规则或算法，将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供的信息加以综合，生成一幅具有新的空间、波谱和时间特征的合成图

2、像，从而获得比任何单一数据更准确更丰富的信息。它不仅仅是数据间的简单叠加，而是强调信息的优化，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，使有用信息得以加强和互补(注意与图像合成的区别)。如一般多光谱图像的光谱信息丰富，而空间分辨率较低，全色图像具有较高的空间分辨率，但是它是一个灰度图，缺乏光谱信息，我们将二者融合后，就可以获得高分辨率的多光谱图像，它既包含了丰富多光谱信息又融入了全色图像的高空间分辨率，可大大提高地物的清晰度。目前，遥感数据融合(其中也包括一些非遥感数据，如与土地利用图的融合)是遥感技术研究的前沿之一。主要融合方法原理介绍本次上机掌握主成分变换融合、

3、Multiplictive融合、Brovey变换融合和HIS变换融合。主成分变换融合:是建立在图像统计特征的基础上的线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确的揭示多波段数据结构内部的遥感信息。常常是以高分辨率数据代替多波段数据变换后的第一主成分达到融合的目的。具体过程是:首先是对输入的多波段数据进行主成分变换，然后以高分辨率遥感数据替代变换后的第一主成分，再进行主成分逆变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。该种融合方法最大的优点是对波段数没有限制，可以实现多个波段的融合。通过主成分的变换可以消除冗余信息，减少计算量。Multiplicative

4、变换融合:为乘积变换融合，是应用最基本的乘积组合算法直接对两种空分辨率的遥感数据进行合成，即融合后的波段数值等于多波段图像的任意一个波段数值乘高分辨率遥感数据。Brovey变换融合:将输入遥感数据的三个波段用下式表示:Bi'=Bmi/(Bmr十Bm+Bmb)*Bh其中，Bi’代表融合以后的波段数值，Bmr,Bm,Bmb分别代表多波段图像中的红、绿、蓝波段数值，Bmi代表红、绿、蓝多波段中的任意一个，Bh代表高分辨率遥感数据。HIS变换融合:先将多光谱影像进行彩色变换，分离出强度I(Intension),色度H(Hue)和饱和度S(Saturation)3个分量，然后

5、将高分辨率全色影像与分离的强度分量进行直方图匹配，使之与工分量有相同的直方图，最后再将匹配后的全色影像代替工分量与分离的色度H、饱和度S分量做IHS逆变换后得到RGB融合影像。四、实验基本要求掌握HIS变换融合、主成分变换融合、Brovey变换融合和MuItiplictive融合的基本原理及方法五、实验内容融合操作过程比较简单，关键在于融合前两幅图像的配准以及融合方法的选择，还要对融合效果进行评价。图像融合的完整步骤为:①对欲融合的多光谱图像和全色波段图像进行几何配准，使不同波段的遥感图像在几何上能完全匹配，并使像元分辨率一致。②选择一定的方法实现融合。③对各种方法

6、的融合效果进行评价。第一步在前几节课己经学习，但它是融合技术的一个关键环节，直接影响融合精度。这节课主要学习后两步，融合实现和融合精度的评价。融合实现(融合图像己经经过纠正配准)(以TM多光谱图像与全色图像融合为例):1.三种基本的图像融合ERDAS系统提供了三种融合方法，通过选择不同的按钮即可直接实现主成分变换融合、Brovey变换融合和Multiplicative变换融合。具体过程如下:启动融合模块，可通过两种途径，ERDAS图标面板菜单条:Main--ImageInterpreter--spatialEnhancement--ResolutionMerge对话

7、框;或者通过ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标—SpatialEnhancement--ResolutionMerge对话框图1打开ResolutionMerge对话框图2ResolutionMerge对话框在ResolutionMerge对话框中，需要设置下列参数:确定高分辨率输入文件确定多光谱的分辨率文件定义输出文件选择融合方法(Method):Principlecomponent〔主成分分析)Multiplicative(乘积变换)BroveyTransform(Brovey变换)确定重采样方法(ResamplingTechnique