P6影像数据融合及其最佳融合方法在漓江两岸土地利用调查中的应用

摘要

遥感影像融合对影像分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。针对印度P6卫星LISS-4全色数据和LISS-3多光谱数据进行多种融合实验,融合方法包括HIS变换、Brovery变换、PCA变换和Gram-Schmidt变换。根据融合结果的最终应用目的——目视解译和屏幕矢量化,采用信息熵、标准差、相关系数和视觉效果对融合方法进行定量和定性评价。分析结果表明,Brovey变换后的图像空间信息详细程度最差;HIS变换后的图像光谱保真能力最差;PCA变换和Gram-Schmidt变换方法融合效果图纹理信息清晰,光谱保真度好,适合P6卫星影像融合。最后选择2%线性拉伸后的PCA融合影像为工作底图,在此基础上对漓江两岸土地利用状况展开遥感调查。