Landsat 7 ETM+全色与多光谱数据融合算法的比较

摘要

以Landsat 7 ETM+数据为例,采用Brovey变换、HSV变换、PCA变换以及Gram-Schmidt光谱锐化算法对比研究了同一传感器全色和多光谱数据的融合问题.由定性和定量分析认为:空间分辨率的增强和光谱特性的改善是相互矛盾的,针对Landsat 7 ETM+本身的融合而言,综合考虑保光谱特性、信息量和清晰度,最佳的融合算法是PCA变换,而Gram-Schmidt光谱锐化法要优于Brovey变换和HSV变换.该研究为充分利用Landsat 7 ETM+的全色高分辨率和多光谱特性,进一步挖掘Landsat 7 ETM+的数据潜力奠定了基础.