多源遥感数据融合技术研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第31卷第4期测绘与空间地理信息Vo1．31，No．42008年8月GEOMATICs＆sPATIALINFORMATIONTECHNOLOGYAug．，2008多源遥感数据融合技术研究侯淑涛，王洪成(东北农业大学资源与环境学院，黑龙江哈尔滨150030)摘要：首先应用遥感图像处理软件对台湾的福卫全色图像进行增强处理，然后对SPOT5多光谱图像进行自然色彩变换，使其具有较好的色彩表现力，最后两种处理数据经过配准、融合。关键词：福卫全色图像；SPOT5多光谱；多源遥感数据融合技术中图分类号：TP751文献标识码：B文章编号：1672—58

2、67(2008)04—0012—03AStudyofMultiple——sourceRemoteSensingDataFusionHOUShu—tao，WANGHong—cheng(SchoolofResourceandEnvironment，NortheastAgricultureUniversity，Harbin150030，China)Abstract：Firstly，itiscarriedonenhancementprocessingtoTaiwan’Sfu—weipanchromaticimageusingremotesensingimagerypro—cessingsof

3、tware．ThenitimplementedthenaturalcolortransformtotheSPOT5image，toenableithavethegoodcolorexpressiveefect．Finally，twokindofprocessingdatawerematchedandmerged．Keywords：fu—weiPANimage；SPOT5MSimage；multiple—sourceremotesensingdatafusion的浑浊现象。ERDASIMAGINE软件提供了去霾处理的O引言功能，它针对全色图像和多波段图像的处理方法有所不本文采用多源遥感

4、数据融合技术对两种不同卫星遥同。对于全色图像，该方法采用点扩展卷积反转进行处感数据进行配准、融合，两种数据分别是福卫全色图像理，并根据情况选择5×5或3×3的卷积算子分别用于高(PAN)2m分辨率和SPOT5多光谱图像(MS)10m分辨频模糊度和低频模糊度的去除。处理前后对比如图1、图率图像。2所示。台湾福卫二号卫星于2004年5月21Et在美国范登评价：原始图像经过去霾处理，使由于空气中的悬浮堡顺利发射升空，并开始提供遥感所需数据资料。其中物造成的图像模糊现象减轻，从而保持图像亮度均匀。全色图像(PAN)地面分辨率：2m；多光谱图像(MS)地面分辨率：8m，Blue：0．45～0．

5、52m、Green：0．52～0．60Ixm、Red：0．63～0．69m、近红外：0．76—0．90m。1福卫全色图像处理由于原始福卫遥感图像亮度不均匀、对比度不明显、纹理不清楚等，可分别针对以上三种情况进行处理，将处理后的影像单独作为一层(Layer)，将结果叠加处理(Lay—图1福卫原始影像erStack)，得到具有3个特征层的数据，使判读、找点工作Fig．1Fu—weioriginalimage更顺利地进行⋯。1．2拉伸处理(LUTStrech)1．1去霾处理(HazeRedunction)ERDASIMAGINE软件提供的查找表拉伸模块是对霾，是指空气中因悬浮着大量的烟、尘

6、等微粒而形成遥感图像的对比度进行拉伸。处理结果如图3所示。收稿日期：2007—12-05作者简介：侯淑涛(1965一)，女，黑龙江桦川人，副教授，硕士生导师，东北农业大学农业经济管理专业在读博士研究生，主要从事农业遥感与土地利用研究工作。维普资讯http://www.cqvip.com第4期侯淑涛等：多源遥感数据融合技术研究13作结果作为单独的层组合在一起，叠加结果在窗口通过RGB显示，如图5所示。评价：处理结果解决了福卫原始影像的不足，并且通过RGB色彩显示，图像具有明显的色彩，使判读更容易。图2福卫影像经过去霾处理Fig．2Fu—weiimageafterhazereductio

7、n评价：由于福卫图像是灰度图像，在没有明显对比度的图像上判读、找点会很困难，通过拉伸处理可解决上述问题。图5福卫影像经过以下3个处理图层叠加Fig．5Fu——weiimageafterlayerstackby3processinglayers2图像配准笔者采用2阶多项式几何配准，但采用2阶多项式配准遥感图像时，地面控制点的数量要求最低6个控制点，且必须均匀分布，否则没有控制点分布的区域，校正后的图3福卫影像经过拉伸处理图像将发生严重变形。针对福卫全色图像和