遥感图像融合方法及其在目标波谱反演中的应用研究

摘要

近年来，遥感图像融合技术不论在军事领域还是在民事领域都受到了广泛的关注。遥感图像融合是指综合两个或者多个源图像的信息，以生成新的有关同一场景的解释，而这个解释是从单一遥感图像信息中无法得到的。通过对多幅遥感图像的融合，可以克服单一遥感图像在几何、光谱和空间分辨率等方面的局限性和差异性，提高图像质量，有利于对物理现象和事件进行定位、识别和解释。遥感图像融合一般分为像素级、特征级和决策级三个层次的融合。
　　 常用的遥感图像融合方法有HIS(Intensity-Hue-Saturation)变换法、PCA(Principal Component Analysis)法、BT(Brovery Transform)法、SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)法以及小波变换(Wavelet Transform，WT)法，等等，其中基于小波变换的遥感图像融合方法是目前的一个研究热点。本文对以上几种方法作了研究，并在此基础上进行了多种遥感图像间的融合试验。
　　 为了客观、定量地评价由各种遥感图像融合方法得到的融合图像的质量，本文采用了以下评价参数：均值、标准差、熵、联合熵、平均梯度、相关系数以及偏差指数等。通过应用以上几个参数对融合结果进行了综合评价，从而得出了适合本文研究目标的一种或几种遥感图像融合方法。
　　 遥感技术的物理基础是地物对电磁波的反射、吸收和发射特性。遥感技术及其应用实质上是地物的波谱特性成像与反演问题。利用已有遥感数据进行目标波谱特性反演，可以提高遥感数据利用率，减少目标识别的模糊性和不确定性等。本文对多种遥感数据进行了分析、处理，然后通过遥感图像融合技术，对目标(以机场为例)波谱数据进行了反演，并对反演结果作了分析。
　　 试验与分析结果表明：(1)小波变换与PCA相结合法、SFIM法在TM、ASTER与MODIS融合中体现出较好的特性，具有较高的光谱保真度和信息增强性等；(2)ASTER与MODIS融合的效果略优于TM与MODIS融合；(3)反演结果具有较好的关联性和一致性，反映了基于图像融合的目标波谱数据反演的可行性与可靠性。