CBERS与TM图像土地利用现状解译的比较研究

论文摘要

卫星遥感技术自20世纪70年代诞生以来,伴随着人类空间技术的发展以及计算机技术的飞速发展而不断前进。自20世纪90年代中后期以来,同一地区的多时相、多光谱的遥感影像数据信息越来越多,多传感器信息融合技术作为数据融合技术的一个主要分支,受到国内外学术界的重视。CBERS影像数据作为我国拥有自主知识产权的影像,在各个领域得到不断深入的应用,这就不可避免的涉及到同其他影像数据的融合问题。在土地资源调查领域,CBERS影像数据常与TM、SPOT等影像数据综合利用。从技术性能参数上看,CBERS多光谱图像与TM图像在可见光波段的波谱范围设计几乎重合。两者在可见光波段和近红外波段的范围相似,如果进行多光谱图像融合,能保证融合结果光谱信息的失真和扭曲降至最低,与此同时,将地物的空间细节表征能力提高到最优。融合具有可行性。本文以CBERS影像与TM遥感图像数据融合为例,分析各种传统图像融合方法的特点,采用PCA变换、IHS变换等方法分别进行试验,并引入一种改进的IHS变换算法和在此基础上提出的基于IHS和小波变换相结合的的融合方法,通过使用目视判读和一系列融合图像评价指标,对各种融合算法的效果进行衡量和比较,并分别进行监督分类,进行土地利用现状解译,对结果加以比较,验证所提出方法的实用性。论文主要内容:1.通过对国内外文献的分析,说明多源遥感图像融合方法的层次,以及像素层融合采用的常用方法,以及融合效果的主客观评价标准;2.介绍CBERS影像数据和TM影像数据,并对这两种影像数据进行几何校正、直方图匹配等预处理过程。3.分析了CBERS影像数据和TM影像数据图像融合的传统算法和融合流程,并进行CBERS影像数据和TM影像的融合试验得出图像,采用目视判读法与原始数据进行对比。说明这些方法清晰度有所增加,纹理特征明显,但大都存在不同程度的光谱失真。4.结合传统算法引入经过改进的IHS变换法和小波变换法,提出了基于IHS变换和小波变换相结合的融合方法,对几种融合方法生成图像的数理统计指标(标准差、信息熵、联合熵、平均梯度、扭曲程度等)进行分析,说明基于IHS变换和小波变换相结合的融合方法平均梯度最高,图像显示清晰,特征比较明显,轮廓清楚,相对其他方法,光谱失真控制的较好,达到预先需求。试验结果表明,新方法是有效的。进行土地利用监督分类生成土地利用图,同现有资料对比,说明所选方法与其最为接近,适用于CBERS影像的土地利用解译工作。

论文目录

• 目录
• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究的目的意义
• 1.2 遥感图像数据融合技术研究现状
• 1.2.1 遥感图像融合的基本概念
• 1.2.2 遥感图像融合技术的层次划分和常用方法
• 1.2.3 常用的像素级融合算法
• 1.3 遥感图像融合技术效果评价方法
• 1.3.1 主观评价方法
• 1.3.2 客观评价方法
• 1.4 研究技术路线及内容
• 1.4.1 研究技术路线
• 1.4.2 研究内容
• 2.研究区概况与数据源
• 2.1 研究区自然条件
• 2.1.1 位置和面积
• 2.1.2 地质地貌、气候、水文
• 2.2 研究区社会经济状况
• 2.3 数据源及工作环境
• 2.3.1 遥感数据源
• 2.3.2 其它研究资料
• 2.4.4 软硬件环境
• 3 研究区遥感影像预处理
• 3.1 遥感影像
• 3.1.1 CBERS影像
• 3.1.2 TM影像
• 3.2 遥感影像预处理
• 3.2.1 投影变换
• 3.2.2 遥感图像几何精校正
• 3.2.3 图像的裁剪
• 3.2.4 图像增强处理
• 4 遥感影像融合方法研究
• 4.1 主成分分析（PCA）变换法
• 4.2 IHS变换法
• 4.3 改进的IHS融合算法
• 4.4 小波变换法
• 4.5 基于IHS变换与小波变换的影像融合
• 4.6 影像融合分析
• 4.7 影像融合提取特征的效果
• 5 结论与展望
• 参考文献
• 致谢