高光谱数据融合研究

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1、高光谱数据融合研究高光谱数据融合研究［摘耍］多传感器的遥感数据融合在城市规划、土地利用、矿产探测、军事侦察等领域有着非常广泛的应用前景。本文高光谱图像光谱分辨率高、空间分辨率低、多光谱图像空间分辨率高、光谱分辨率高的特点，阐述了其数据融合。特别介绍了CRISP锐化算法。［关键词］数据融合，高光谱数据，多光谱数据，CRISP锐化中图分类号:TP79文献标识码：A文章编号:1009-914X(2014)18-0113-02［Abstract］Multispecralsharpeningofhyperspectralimageryfusest

2、hespectralcontentofahyperspectralimagewiththespatialandspectralcontentofthemultispectralimage・Theapproachweihavebeeninvestigatingconparesthespecralinfonnationpresentinthemultispectralimagetothespectralcontentinthehyperspectralimageandderivesasetofequationstoapproximately

3、transfonnthemultispectralimageintoasynthetichyperspectralimagetoproduceasharpenedproduct・Weevaluatethistechniqueagainstseveraltypesofdata,showinggoodperformanceacrosswithalldatasets.Recentimprovementsinthealgorithmallowtargetdetectiontobeperformedwithoutlossofperformance

4、evenatextremesharpeningratios・.Keywords］Datafusion,Multispectralimage,Hyperspectralimage,CRISP1引言“遥感是在不直接接触的情况下，对目标实体或现象进行远距离感知的一门科学技术。1957年，前苏联成功地发射了全球第一颗人造地球卫星“斯普特尼克1号”，标志着人类对自身生存空间的探索进入了一个全新的吋代。从此，人类能够脱离地球，从一个更高的平台通过各类传感器观察、研究和分析地球，解读人与口然的关系，为人类生存发展提供更加全面、及时的科学数据支持。1.

5、1高光谱遥感信息处理技术高光谱遥感作为一系列新理论、新技术、新思想推动发展起来的新型遥感技术，从技术整体而言具有继承、发展和创新的特色。其在一定意义上是对多光谱技术的继承和发展，许多多光谱遥感数据的分析和处理技术如信息增强、数据减维、波段选择等在高光谱处理中加以改进依然适用，例如从模式识别的理论出发，利用离散度分析方法、主成分分析(K-L变换)等数据变换方法对已经预处理好的高光谱图像进行特征提取，并通过特征提取降低高光谱的数据维数，然后利用各种传统方法如最小距离或最大似然法等方法对其低维数据进行分类。1.2图像融合的分类与层次由于融合的

6、思想被广泛应用于图像处理、分析屮，以多源图像为对象的融合处理方法很多，其目的、手段也各不相同。因此，很难给多源图像融合技术定义一个准确的分类。依据融合处理的层次不同,一般将图像融合技术划分为三个层次：像元级、特征级和决策级。本文的研究内容主要是像素级图像融合。2数据与预处理地球观测卫星T(E0-1)是NASA新千年计划(NMP)的笫一颗对地观测卫星，也是面向21世纪为接替Landsat7而研制的新型地球观测卫星，目的是对卫星木体和新型遥感器技术进行验证。该卫星于2000年11月21日成功发射。E0-1的设计寿命为12-18个月，原计划运

7、行1年，但目前卫星仍运行正常。E0-1±搭载了3种传感器，即：高光谱成像光谱仪Hyperion；高级陆地成像仪ALI(AdvancedLandImager)；大气校正仪AC(AtmosphericCorrector)o针对町-1A星上的HSI数据和CCD数据2级产品的预处理的研究。提出了处理流程及其和关算法。其中主要包括对数据的辐射亮度值转换、条纹去除(本文只针对IISI数据中存在的条纹进行研究，CCD数据不存在条纹）、大气纠正，从而得到精确的地表光谱反射率图像。3多光谱转化为合成高光谱的模型（CRISP锐化）CRISP算法是一种非常有

8、效的高光谱、多光谱传感器图像融合方法。CRISP算法成功地使用多分辨率和对较高的多光谱图像來改善高光谱图像的分辨率。它利用一种理想的数学方法组合高光谱数据和多光谱数据，这种方法的现实依据是高光谱图像和多光谱