【摘 要】
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在已获取的多源遥感数据条件下,进行不同特征影像的融合,以提高所研究目标图像的空间与光谱分辨率,是满足实际应用需求的重要技术途径.该课题基于上海科学技术发展的重大项目
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在已获取的多源遥感数据条件下,进行不同特征影像的融合,以提高所研究目标图像的空间与光谱分辨率,是满足实际应用需求的重要技术途径.该课题基于上海科学技术发展的重大项目《数字城市空间信息系统的关键技术》的研究背景,以MONOS、Land TM等不同空间分辨率和重复周期的卫星多通道遥感器、OMIS和PHI高光谱航空遥感器获取的数据作为研究对象,着重开展了以下几个方面的研究工作:根据图像融合处理的流程,首先研究图像的预处理算法,提出几种实用的图像卷积滤波模板,从应用的结果来看,这些模板能够直接用于实际的图像滤波工作之中.详细分析比较和分析现有的图像插值算法.该课题从数理统计的角度提出的统计图像的均值、相关系数、方差和熵、偏差度和清晰度等指标,根据使用的效果可以作为图像融合效果定量评价的可靠保证.在对传统遥感影像融合方法(IHS、PCA、BROVERY等)分析的基础上,又借助小波变换理论,将小波分析用于遥感影像融合,提出了一种新的融合方法——小波系数融合法.它将小波的多分辨率分析与IHS变换有机地结合起来,从而使融合影像既具有原高空间分辨率影像的结构信息,又保持了原多光谱影像的光谱特征,提高了多光谱影像的分类精度和量测能力.
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