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1、第22卷第1期遥感技术与应用Vol.22No.12007年2月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONFeb.2007国内多源遥感影像信息融合技术的新进展1,211,2杨丽萍,陈发虎,颉耀文(1.兰州大学西部环境教育部重点实验室,甘肃兰州730000;2.兰州大学遥感与地理信息系统研究所,甘肃兰州730000)摘要:遥感影像信息融合是有效利用遥感海量数据的关键技术。在总结传统遥感影像融合算法的基础上,对传统算法的改进算法和新的融合算法做了较为详尽的介绍,以期为全面系统地了解我国影像融合技术的发展,为我们的学习和研究工作提供便利。关键词:多源遥感影像;信息融合;
2、新进展;国内中图分类号:TP75文献标识码:A文章编号:100420323(2007)01201162071引言2影像融合的传统算法20世纪90年代中后期,许多新型的卫星传感器按照融合所处的阶段,影像融合可以分为3个层相继升空,使同一地区的遥感影像数目日益增多。如次,即像元级、特征级和决策级融合,每一层次的融何有效地利用不同传感器、不同时相、不同分辨率的合各具特点,但是基本步骤可以概括为空间配准和遥感海量数据信息便成为目前遥感应用的瓶颈问影像融合两步。题,而解决这一问题的关键技术就是遥感影像信息空间配准是影像融合的前提和关键。为了提高融合。遥感影像相互配准的精度和速度,除了使用传统的多项式纠正
3、方法外,还有基于数字地面模型的精纠多源遥感影像信息融合是将不同类型传感器获正方法、最小二乘匹配法、整体松弛法匹配、基于三取的同一地区的影像数据进行空间配准,然后采用角网(大面元)的纠正和小面元微分纠正算法一定的算法将各影像的优点或互补性有机地结合起[1～4](LSM),同时也引入了小波变换和遗传算法等来产生新影像的技术。融合后的影像能更好地解释[5,6]新技术,从而使遥感图像配准、融合的精度、可靠和描述被感知的对象或环境,能减少或抑制对被感性和效率明显优于传统的方法。知对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、目前,针对高分辨率全色与多光谱影像、光学图不确定性和误差,最大限度地利用各种信息源
4、提供像和SAR图像、高光谱图像融合以及多时相图像融的信息,产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠合,常用的算法主要包括彩色HIS变换融合法、的估计和判断。从20世纪70年代初期最早提出“多传Brovey变换融合法、主分量变换融合法和小波变换感器信息融合”概念至今,信息融合技术得到了飞速融合法等。现将这几种主流算法的基本思想概括如的发展,融合算法日趋丰富,融合模型逐渐完善。为下。了便于提高影像融合的质量,进一步扩大影像融合2.1彩色HIS变换融合法的应用领域,使大家对我国现阶段影像融合技术的HIS变换法是影像融合中最为常用的方法之发展情况有一个更加全面和系统的认识,在总结遥一,已成功地应用于SP
5、OTPAN和XS,SPOTPAN感影像传统融合算法的基础上,对传统算法的改进和TMMUL、LandsatETM+PAN和TMMUL[7～9]算法和新的融合算法进行了较为详尽的介绍,以期等的融合研究中。为我们的学习和研究工作提供便利。传统的HIS变换流程如图1所示。这种变换方收稿日期:2006206221;修订日期:2006211205基金项目:国家自然科学基金项目(40571147)和科技部国际合作重点项目(2002CB714004)资助。作者简介:杨丽萍(1968-),女,副教授,主要从事环境遥感、环境污染方面的教学与科研工作。第1期杨丽萍等:国内多源遥感影像信息融合技术的新进展117法简单
6、易行,能提高多光谱影像的空间分辨率和清主分量影像;再次将高空间分辨率影像进行拉伸,使晰度,较大程度地保留了多光谱影像的光谱特征,从之与第一主分量具有接近相同的均值和方差;最后而增强了原多光谱影像的判译和量测能力。用拉伸影像代替第一主分量,并将它与其余主分量做主分量逆变换即可得到融合影像。2.4小波变换融合法作为一种新的数学工具,小波变换是介于函数空间域和频率域之间的一种表示方法,在空间域和频率域上同时具有良好的局部化性质,可进行局部分析。由于小波变换具有变焦性、信息保持性、小波基选择的灵活性等多种优良性质,从20世纪90年代图1传统的HIS变换流程图开始就被应用到了图像融合领域,国内外学者经过
7、Fig.1FlowchartofthetraditionalHIStransformation多年的研究和探索,已经发展了多种多样的小波变2.2Brovey变换融合法[16～18][19]换算法,如二进小波变换、多进制小波变换、比值处理是遥感影像处理中常用的方法。针对[20][21]多分辨率小波变换、小波包变换等等。不同的影像类型,比值融合法有Pradines融合法、从目前的融合效果来看,小波变换
