【摘 要】
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遥感图像融合是一种遥感数据信息综合处理和分析的技术,是将多种类型传感器或同一传感器不同工作模式下获取到的图像,通过一定的融合规则和有效的处理手段,从而获得高质量的
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遥感图像融合是一种遥感数据信息综合处理和分析的技术,是将多种类型传感器或同一传感器不同工作模式下获取到的图像,通过一定的融合规则和有效的处理手段,从而获得高质量的图像。融合图像相对于源图像具有位置更加精确、信息更加丰富的特点,这为图像后续的地物分类和分析处理提供更好的基础资源。本文对高分三号SAR图像和高分一号、二号图像的融合算法进行研究。主要研究内容包括:为了提高图像融合的质量,针对高分卫星的特点,选取了合适的图像和预处理方法;其次针对变换域的融合方法不能很好的继承光学图像丰富的光谱信息和SAR图像的纹理信息,应用了“区域性”思想,采用了区域加权平均和区域拉普拉斯能量和激励的脉冲神经网络(PCNN)低高频融合规则,并提出了将IHS分量独立的特性与非下采样剪切波(NSST)良好的细节捕捉能力相结合的方法;同时通过对比实验,论证了基于本文的融合方法可以保持图像较好的空间信息和光谱特征;最后,通过选择面向对象的分类技术对图像进行分类评价,得出基于随机森林分类器的分类方法分类效果最佳,GF-3HV极化和GF-1融合后的图像分类精度更高。最终验证了基于区域性IHS-NSST变换的融合方法,在高分SAR和光学图像融合上有较大的优势,采用该方法大大提升了融合性能,融合结果能有效减少光谱失真,提高了国产高分SAR和光学图像的可利用程度;同时在对地物分类的信息提取上,得出了适宜高分图像地物分类的图像融合算法。
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