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遥感影像融合方法分析遥感影像的融合是对来自同一区域的多源图像数据进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。
由于遥感影像融合的这一特点，使得这一技术在遥感中有着很重要的作用，这一技术也成为近几年国际遥感界的研究热点。
本文研究了目前学术界提出的几种较为流行的影像融合算法，对它们的特点进行了分析，同时给出了影像融合的效果的评价准则。
标签：遥感；影像；融合引言随着遥感技术的发展，各种各样的传感器也不断出现，对于同一地区，我们可以得到用不同传感器获取的不同尺度、不同时相特别是不同光谱信息的遥感影像数据。
不同源的数据反映了区域的不同方面的特征，如何合理的综合利用这些多源数据，对于遥感应用十分关键。
显然，影像融合为我们提供了一个很好的途径。
影像融合就是将不同源的数据配准后变换到同一尺度、同一坐标系，然后采用一定的融合方法将各种数据的信息充分的结合起来，产生一种更适合应用的影像数据的新技术。
图像融合一般分为三个层次：①像素级融合。
像素级融合也称数据级融合，是指对传感器采集来的数据进行采集、分析和处理，生成目标特征而获得融合图像；②特征级融合。
是指对预处理和特征提取后获得的景物信息如边缘、形状、轮廓、方向、区域和距离等信息进行综合与处理；③决策级融合。
是指根据一定的准则以及每个决策的可信度作出最优决策，数据融合的容错能力即由此而来。
图像融合的算法有很多，传统的算法主要有：HIS变换的融合、小波变换融合、主成分变换融合、高通滤波变换法、比值运算法、Brovey变换法等等，最近也提出了一些新的或改进型的图像融合算法，比如Contourlet变换融合、基于HSV变换与atrous变换的图像融合、一种基于最大区域熵值的图像融合方法、基于小波包的融合等等。
下面本文将对其中一些算法进行介绍并分析。
1 目前较为流行的影像融合算法分析1.1 小波变换法1.2 Brovey变换法Brovery变换（Brovery Transform，BT）：是一种用来对来自不同传感器的数据进行融合的较为简单的融合方法，该方法将多光谱各波段进行归一化，然后将高分辨率全色影像与归一化后的各波段相乘得到融合后的影像。
遥感图像处理中的图像融合方法与精度评价遥感图像处理是一门研究如何获取、处理和应用遥感图像信息的学科。
遥感图像融合是其中的一个重要研究方向，它旨在通过将多个遥感图像融合为一个具有更高空间、光谱分辨率和更丰富信息量的图像，来提高遥感图像的解译和应用能力。
本文将探讨遥感图像融合的方法和精度评价。
一、遥感图像融合方法1. 传统融合方法传统的遥感图像融合方法主要包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是指将不同分辨率的遥感图像通过插值方法将其像素一一对应，然后对对应像素进行加权平均得到融合图像。
常用的插值方法有最邻近插值、双线性插值等。
这种方法简单易实现，但无法利用各个波段之间的相关性。
特征级融合是指通过提取多个图像的不同特征，然后将这些特征融合到同一个图像中。
常见的特征包括边缘信息、纹理信息、频谱信息等。
特征级融合方法可以更好地保留各个图像的特征，但对特征的提取和融合过程较为复杂。
2. 基于变换的融合方法基于变换的融合方法是指通过对多个遥感图像进行变换操作，然后将变换后的图像进行融合。
常见的变换包括小波变换、主成分分析、时频分析等。
小波变换是一种时频分析方法，可以将图像分解为不同频率和方向的小波系数。
通过对小波系数进行加权平均，可以实现遥感图像的融合。
小波变换融合方法能够提取图像的局部特征，能更好地保留图像的细节信息。
主成分分析是一种基于统计的方法，通过分析遥感图像的协方差矩阵，提取出图像的主要成分。
然后将这些主成分按照一定的权重进行线性组合，得到融合图像。
主成分分析融合方法可以更好地提取遥感图像的空间信息，对图像的纹理特征具有较好的保留效果。
以上只是其中的两种常见的基于变换的融合方法，实际上还有很多其他的方法，如独立分量分析、稀疏表示等。
二、图像融合精度评价图像融合精度评价是指对融合图像质量进行定量评估的方法。
常用的融合图像质量评价指标有以下几种：1.谱信息准确度谱信息准确度评价主要针对于融合图像的光谱特征，常用的指标有谱变异性、谱角等。
遥感影像数据融合原理与方法遥感影像数据融合是将不同波段或不同传感器的遥感影像数据融合在一起，以获取更全面、准确、可靠的信息。
它在农业、林业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用。
下面将对遥感影像数据融合的原理和方法进行详细介绍。
一、遥感影像数据融合原理遥感影像数据融合的原理是通过将多个波段或多个传感器的影像数据进行组合，以获取多波段或多传感器数据的综合信息。
融合后的影像数据能够提供更多的数据维度和更丰富的信息内容，从而增强地物辨别能力和特征提取能力。
1.时空一致性：遥感影像数据融合要求融合后的影像数据在时域和空域上具有一致的特性，即不同时间或空间的影像数据融合后要保持一致性，以便进行准确的信息提取和分析。
2.特征互补性：不同波段或传感器的影像数据通常具有不同的特征信息，例如，光学影像可以提供颜色信息，而雷达影像可以提供物体的形状和纹理信息。
融合时要充分利用不同波段和传感器的特征互补性，使融合后的影像数据包含更全面、准确的信息。
3.数据一致性：遥感影像数据融合应保持数据的一致性，即融合后的影像数据应在不改变原始数据的情况下，能够反映出原始数据的真实信息。
在融合过程中要注意去除噪声和图像畸变等因素，以保持数据的一致性。
二、遥感影像数据融合方法1.基于像素的融合方法：基于像素的融合方法是将不同波段或传感器的影像数据进行像素级别的融合。
常用的方法有像素互换法和加权平均法。
像素互换法是将一个波段或传感器的像素值替换到另一个波段或传感器的影像上，以增加信息的表达能力。
加权平均法是对不同波段或传感器的像素值进行加权平均，得到融合后的像素值。
2.基于特征的融合方法：基于特征的融合方法是针对不同波段或传感器的特征进行分析和融合。
常用的方法有主成分分析法和小波变换法。
主成分分析法是通过对不同波段或传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像数据中的主要特征，然后将主成分进行融合。
小波变换法是利用小波变换来分析和提取不同波段或传感器的影像数据中的特征，然后通过小波系数的线性组合对影像数据进行融合。
如何进行多源遥感数据融合与分析随着科技的不断进步和遥感技术的成熟，多源遥感数据融合与分析在环境监测、农业、城市规划等领域中起着重要的作用。
本文将从数据融合方法、分析技术和应用实例三个方面探讨如何进行多源遥感数据融合与分析。
一、数据融合方法数据融合是指将来自不同传感器、时间和空间分辨率的遥感数据进行合并，以获得更全面、准确的信息。
常用的数据融合方法有像元级融合和特征级融合。
1. 像元级融合像元级融合将多源遥感影像的像素值进行加权平均，以实现不同源数据的整合。
这种方法通常适用于传感器分辨率相似的情况下，如将多个高分辨率影像进行融合。
通过像元级融合，可以得到更高分辨率、更清晰的影像。
2. 特征级融合特征级融合是将多种遥感数据的特征信息进行融合，如光谱、空间、时间、极化等特征。
通过特征级融合，可以提取出不同源数据的优势，并获得更丰富、更全面的信息。
例如，将高光谱和雷达数据融合，可以克服光谱信息的局限，实现对目标的更准确识别和分类。
二、分析技术融合多源遥感数据后，如何进行有效的分析是关键。
在数据分析过程中，可以利用图像处理、模型建立和统计分析等技术手段。
1. 图像处理图像处理是多源遥感数据分析的基础。
通过图像处理技术，可以实现影像的增强、去噪和边缘检测等操作，更好地展现数据的特征和信息。
同时，图像处理还包括影像配准、几何纠正和尺度转换等操作，保证不同源数据的一致性和可比性。
2. 模型建立模型建立是利用多源遥感数据进行定量分析的重要手段。
通过构建相应的数学模型，可以利用数据的特征和关系进行目标识别、分类和定量测量。
例如，基于遥感数据的土地利用/覆盖分类模型，可以对不同类型的地物进行识别和判别，为城市规划和环境管理提供依据。
3. 统计分析统计分析是多源遥感数据分析的重要环节之一。
通过统计方法，可以对融合后的数据进行分布特征、相关关系和变化趋势等方面的分析。
例如，利用统计分析，可以研究不同遥感数据在不同时间尺度下的变化规律，为环境变化的监测和预测提供依据。
如何进行遥感影像的数据融合遥感影像数据融合是一种将不同分辨率、不同传感器所得到的遥感影像数据进行整合的技术方法。
这种方法可以充分发挥各种遥感传感器的优势, 提高遥感影像的质量和信息量，广泛应用于资源与环境监测、农业与林业管理、城市规划与地理信息系统等领域。
本文将探讨如何进行遥感影像的数据融合，以及融合技术的发展趋势。
一、遥感影像数据融合的原理遥感影像数据融合的原理主要基于多源遥感数据的互补性和融合效果的增益性。
不同传感器获取的遥感影像数据在分辨率、光谱特征和时间特性上存在差异。
通过融合这些数据，可以整合各种传感器的优势，提高遥感影像的质量和信息内容。
二、融合技术的方法1. 基于像素级的融合方法像素级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在像素级别上进行直接融合。
常见的方法有加权平均法、主成分分析法和像元转换法。
加权平均法通过给予不同传感器像素不同的权重，将不同传感器获取的影像数据加权平均得到融合后的影像。
主成分分析法是将不同传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像的主要特征，然后将这些特征进行融合。
像元转换法是通过建立传感器之间的数学模型，将一个传感器的影像数据转换成另一个传感器的影像数据，然后进行融合。
2. 基于特征级的融合方法特征级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在特征级别上进行融合。
常见的方法有小波变换法、频谱角法和时频分析法。
小波变换法是通过应用小波变换将影像数据分解成不同尺度的子带，然后将不同传感器的子带进行融合。
频谱角法是通过计算不同传感器影像数据的频谱角来评估它们在频域上的相似性，从而决定如何进行融合。
时频分析法是通过将不同传感器的影像数据进行时频分析，提取出影像的时频特征，然后将这些特征进行融合。
三、融合技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展，数据融合技术也在不断更新和创新。
未来融合技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 多源数据融合多源数据融合是未来融合技术的重要趋势。
遥感影象融合效果的客观分析与评价
摘要：遥感图像融合技术作为遥感图像分析的一种有效手段，近年来已经得到了快速发展。
目前，虽然已经存在许多经典的融合算法，但这些算法的融合结果会在不同程度上出现光谱失真、色调变异等现象。
如何使得融合结果在具有较高的空间分辨率的同时，降低图像光谱失真程度，已成为现在遥感领域研究的热点问题之一。
关键词：遥感影响；融合效果；评价
引言
随着遥感对地观测技术的快速发展，其空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率等多方面的性能都得到了很大的改善，实现了多波段、多角度、多平台的综合立体观测。
遥感技术与众多专业模型相结合，其定量化的专题产品已在军事国防、农业估产、矿物探测、灾害监测、气象预报、资源调查、城市规划、通信导航、环境污染、计算机视觉、医学图像分析等众多领域得到应用，推动了国民经济的快速发展。
然而，人们可以获取和利用的图像资源也随之急剧增加并呈现出多样性和复杂性，但是从任何单一传感器所获取的数据都存在自身的局限性，比如在几何特性、光谱特性和分辨率等方面，不能够全面的描述目标特性，往往难以满足实际应用的需求。
如何综合利用不同平台的海量遥感数据，充分发挥各自优势，降低数据冗余度，获取比任何单一数据更准确、更丰富的图像信息，增强特征显示能力，提高图像分类精度，已成为当今遥感实用化的重要研究内容。
遥感图像融合的概念
图像融合是数据融合中一个很重要的分支，是20 世纪70 年代后期才提出的一种新概念，并在80 年代后才逐渐发展起来的一门新兴技术。
图像融合是信息融合和图像处理的一个交叉的新学科，是指把那些在空间或时间上冗余或者互补的多源数据，按照一定的融合算法或规则，将不同传感器、不同方式、同一方式不同时相下获取的两幅或多幅图像的信息进行多方面、多级别、多层次的处理，利用其各自的优势，获取对同一目标对象更丰富、更精确、更可靠、可理解性更好、更高解译度和识别度、更适合人的视觉观察、模糊更少、更适合计算机的分类和识别的一幅新图像。
图像融合并不是不同数据之间进行简单的复合处理，更是为了突出有用的信息、强调对信息的优化利用、消除无关的信息、改善对目标对象的识别能力、提高对图像的解译能力、改善应用范围和融合效果、减少图像的不完全性或误差，最大限度地利用各种数据源的信息做出最终的决策。
遥感图像融合效果评价方法
融合图像的效果评价是遥感图像融合处理中一项相当重要的步骤，通过对融合后的图像进行主观和客观评价，能够对融合算法的优缺点进一步的评估和分析，在算法缺点的基础上对该方法进行进一步完善和改进，使效果更佳。
图像融合的效果评价是所有应用者最在意的一个问题。
理想的情况是融合后的图像既有新的信息加入，又有原图像中有用信息的保留。
但是，由于融合时所采用的算法的多样化、数据源的多样化、传感器成像机理不同、数据获取方式的不同、融合目的不同等原因，使得遥感图像融合后的结果评价就变得很复杂。
目前，图像融合的效果评价是从定性和定量两个方面来进行的，又称为主观定性评价和客观定量评价，如图 1 所示，一般情况下都是在定性评价的基础上进行定量评价，然后计算出融合后的图像与原图像之间的相关统计量。
（图1 遥感图像融合效果评价指标）
2.1、客观定量评价
图像融合结果的客观定量评价是采用一定的量化指标来评价融合效果的，它克服了人为的主观影响，对图像的评价更加科学、客观[40]。
目前，常用的客观定量评价指标有很多种，根据评价指标的计算方法不同，一般可以分为下列三类：
（1）基于单一图像统计特性的评价指标
1）信息熵（Entropy）
如果要衡量图像信息量是否丰富信息熵是一个非常重要的指标，图像融合一个很重要的目的就是要增加图像的信息量，而熵值能反映出图像信息量的大小，因此，它常被用于对融合图像的定量评价。
根据香农在1984 年提出的Shannon 信息论的原理，信息熵的定义式如下：
其中，E 是图像的信息熵，L 是图像的总灰度级数，Pi是灰度值为i 的像素出现的概率，其范围是[0，1，…，L-1]。
求得的信息熵越小，则说明融合后图像所携带的信息量越少，融合效果越不好；信息熵越大，则表明融合后图像所包含的信息量越丰富，保留了原图像更多的信息量；
2）均值（Mean Value）
均值是指融合图像的像素值的平均值，对人的眼睛则主要反映为图像的平均亮度，在遥感图像处理中均值代表的含义是地物的平均反射强度。
均值的定义式如下：
式中，M、N 分别为图像的行数和列数，I（i，j）为图像中点（i，j）处的像素值的大小。
如果图像的均值适中(灰度值大约为128 时)，表示目视效果较好。
3）标准差（Standard Deviation）
标准差用来表示融合图像灰度值的分布状况，是根据均值间接求出的，标准差的具体公式如下：
式中，M、N 分别为图像的行数和列数，I（i，j）为图像在点（i，j）处的像素值的大小，为图像的均值。
所求得的标准差值越大，就表示融合后图像灰度级的分布越分散，能够获得的信息量就越多，图像的对比度也相对较大，视觉效果较好。
4）平均梯度（Average Gradient）
平均梯度又可称为清晰度，它是衡量图像清晰程度的一个相当重要的标准，能反映出图像融合过程中很微小的纹理变化。
平均梯度的公式如下：
式中，M、N 分别为图像的行数和列数，△f x、△f y分别为图像在X、Y 方向上的差分量，I（i，j）为图像中（i，j）处所对应的像素值。
根据公式所求得的平均梯度值越大，则表示融合后的图像清晰度相对越高，视觉效果就越好。
5）空间频率（Space Frequency）
空间频率SF(Space Frequency)分为空间行频率RF（Row Frequency）和空间列频率CF（Column Frequency），空间频率主要反映了图像在空间域内的总体活跃情况，空间行频率反映的是图像在行这个方向上的总变化，空间列频率则主要反映的是图像在列这个方向上的总变化。
空间行频率、空间列频率和空间频率的公式如下：
式中，M、N 分别为图像的行数和列数，RF、CF、SF 分别为图像的空间行频率、空间列频率和空间频率，IR（i，j）为融合结果中第i 行、第j 列的像素值。
空间频率的值是行频率和列频率的均方根，它的值越大，说明图像在空间域内的总体活跃程度就会越高，图像的融合结果目视效果越好。
6）等效视数（Equivalent Number of Looks）
判断图像在融合后噪声是否抑制、图像信息的保持度和图像边缘的清晰度都可以参考等效视觉指标，其定义式如下：
式中，、Std 分别是融合图像的灰度均值和标准差。
计算出的等效视数值越大，则表明该融合方法的信息保持度越好，噪声得到了较好的抑制，效果越好。
以上这 6 种指标都是通过比较图像融合前后的统计特性变化来评价融合图像效果的好坏，因为此类评价指标都是相对独立的，所以适用性非常广泛。
然而，它也有自身的缺点，此类方法只是考虑某一个统计特征，而统计特征在很多时候并不是十分对应实际的主观评价效果的，因此有一定的局限性。
