遥感影像融合在土地利用变化监测中的应用研究

论文摘要

遥感影像融合已成为现代数字图像处理中的热点之一。多源遥感影像融合技术是将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行空间配准,然后采用一定的算法将各影像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来,得到一幅包含信息更加丰富的图像。遥感图像融合己经成为图像处理和图像信息理解领域中不可或缺的技术,并在很多军事和民用方面有着重要应用。本文研究的重点是融合算法的改进和比较分析各融合算法在土地利用监测变化中的应用。主要研究内容如下:1、论述了多源遥感信息融合的概念、国内外研究现状,分析总结了遥感影像数据融合的目的、层次、流程和方法、图像的预处理技术等基本理论。2、重点分析比较了与本文改进算法密切相关的IHS变换、PCA、小波变换和前人改进的融合算法。3、阐述了融合图像的客观评价标准,提出了一种给定权重的综合评价方法,并在实验中用这些标准对实验结果进行了全面评价,验证了评价指标的可靠性。4、在全面分析传统融合方法的基础上,针对现有融合方法存在的问题提出了两种改进算法WI融合法和PWI融合法,并用试验进行验证,对结果进行主观、客观和综合的评价。5、研究了土地利用变化监测中信息提取方法,选择一块试验区域对各融合方法提取的面积进行精度的评定,全面分析了各融合方法的适宜性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 选题的背景和意义
• 1.2 图像融合的研究现状与发展趋势
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 发展趋势
• 1.3 图像融合的过程和分类
• 1.3.1 融合的过程
• 1.3.2 融合的分类
• 1.4 研究的主要内容和技术路线
• 1.4.1 主要内容安排
• 1.4.2 采取的技术路线
• 1.5 本文的主要创新点
• 2 预处理技术和与本文密切相关的融合算法
• 2.1 预处理技术
• 2.1.1 图像的增强
• 2.1.2 图像的纠正和配准
• 2.2 与本文密切相关的融合算法
• 2.2.1 基于 IHS 变换的图像融合
• 2.2.2 基于 PCA 变换的图像融合
• 2.2.3 基于小波变换的图像融合
• 2.2.4 基于 IHS 变换和小波变换的图像融合
• 2.3 图像融合的质量评价
• 2.3.1 主观评价
• 2.3.2 客观评价
• 2.3.3 现有质量评价方法存在问题
• 2.3.4 基于权重的投票表决法质量评价
• 2.4 本章小结
• 3 改进的图像融合算法和试验分析
• 3.1 传统方法的缺点分析
• 3.2 基于 WT 和 IHS 变换的 WI 融合
• 3.3 基于 PCA、WT 和 IHS 变换的 PWI 融合
• 3.4 试验验证与结果分析
• 3.4.1 数据选择
• 3.4.2 融合结果
• 3.4.3 主观评价结果
• 3.4.4 客观评价结果
• 3.4.5 投票表决法结果
• 3.4.6 分析与结论
• 3.5 本章小结
• 4 图像融合在土地利用变化监测中的应用
• 4.1 研究的技术路线
• 4.2 多时相图像融合用于土地利用变化监测中的方法
• 4.2.1 假彩色合成法
• 4.2.2 光谱特征变异法
• 4.2.3 代数运算法
• 4.3 图像融合与变化信息提取的关系
• 4.3.1 不同传感器图像融合提高信息提取精度
• 4.3.2 多波段高光谱图像融合提高信息提取精度
• 4.4 图像融合在土地利用变化监测中比较分析
• 4.4.1 试验数据选择
• 4.4.2 变化信息提取和面积计算
• 4.4.3 变化精度评定
• 4.5 融合方法的适用性分析
• 4.5.1 定性分析
• 4.5.2 定量分析
• 4.5.3 适用性结论
• 4.6 本章小结
• 5 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 攻读硕士学位期间发表论文
• 致谢
• 参考文献