TM多光谱与SPOT 全色遥感图像融合算法对比
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

中国博士后科学基金会和开放项目方案模式识别国家重点实验室(20090018),博士基金(648315)


Comparison of Multi-Spectral and Panchromatic Remote Sensing Image Fusion Algorithm of TM&SPOT
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    融合技术是遥感数据处理中一种重要的方法。而TM 多光谱与 SPOT 全色图像是遥感融合最为普遍的选择。为了对比分析不同方法在融合TM 多光谱与SPOT 全色图像上的效果,提出基于色彩空间的HSV 变换、基于算数技术的Brovey 变换和Gram—Schmidt 波谱锐化3 种融合方法相结合,实现了对同一传感器的全色和多光谱数据融合。试验表明:就空间信息量而言,经过 HSV 变换的图像具有最大的空间信息,但其光谱保真能力最差;Brovey 变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;Gr

    Abstract:

    The fusion technology is remote sensing data processing an important method. The TM multi-spectral and panchromatic SPOT images are the most popular choice of remote sensing. Comparative analysis of different methods for integration of TM multi-spectral and panchromatic SPOT image with the effect of the proposed change based on HSV color space, technology Brovey arithmetic transform and Gram-Schmidt spectral sharpening three fusion combined to achieve the same panchromatic and multi-spectral sensor data fusion. The assessment of experimental results indicates that: the amount of information in terms of space, after HSV transform the image with the largest spatial information, but its spectral fidelity have the least capacity; Brovey transform the original image to maintain the maximum spectral information, while the lower level of detail of spatial information; Gram-Schmidt spectral sharpening the image after the multi-spectral image not only maintain the spectral information, while maintaining a high spectral panchromatic image spatial detail information, is a better image fusion method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

邓超,李慧娜,韩杰. TM多光谱与SPOT 全色遥感图像融合算法对比.计算机系统应用,2012,21(2):237-240

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2011-06-11
  • 最后修改日期:2011-07-23
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号