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高分二号卫星影像的融合方法比较研究
作者：官瑞芬
来源：《科学与信息化》2017年第23期
摘 要 遥感影像数据融合的过程，是在统一的地理坐标系中对多幅遥感影像采用一定的算法，生成一幅更能有效表达该目标信息的图像，并且该图像具有新的空间特征、波谱特征和时间特征，从而可以得到比单一遥感数据更精确、内容更丰富的信息。融合前两幅影像的精确配准以及融合方法的选择决定了遥感影像融合效果的好坏，两幅用于融合的影像只有精确配准，才可能得到令人满意的结果，而融合方法的选择要依据被融合影像的特征以及融合的目的来决定。
关键词 影像融合；融合方法；品质评价；“高分二号”卫星 前言
“高分二号”（GF-2）卫星影像的光谱信息非常丰富，如果能将多光谱数据与全色数据进行融合就可以得到亚米级的多光谱影像数据，这将大大提高其在交通路网规划、林业资源调查、土地利用动态监测、农作物估产、城市精细化管理等众多领域所发挥的作用。本文对高分二号遥感卫星的1m全色和4m多光谱数据进行了融合实验，并对融合结果进行评价。 1 影像融合方法 1.1 Brovey融合法
Brovey融合方法又称色彩标准化变换融合方法，其算法主要是将多光谱影像的影像空间分解成色彩和亮度成分，然后再进行计算，这一变换过程最大限度地保留了多光谱影像数据的信息，简化了影像转换过程的系数。 1.2 PCA融合法
PCA变换法是融合中一种较为常见的方法，它是在图像统计基础上的一种线性变换，可以浓缩信息，压缩数据，又称作为K-L变换。 1.3 GS融合法
GS变换是一种多维线性正交变换。进行GS融合的步骤为：①通过将高分辨率全色影像低通滤波或者通过多光谱影像模拟全色影像的方法生成低分辨率全色影像；②将低分辨率全色影像作为第一分量对多光谱影像做GS变换，从而得到其他分量；③用模拟的全色影像修改高分辨率影像，并将修改后的影像作为第一分量和其他分量一起做GS逆变换，最后得到融合后的影像。