多源遥感影像自动配准技术的研究进展

遥感影像处理技术的最新进展遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，已经在众多领域得到了广泛应用，如国土资源调查、环境监测、城市规划等。

而遥感影像处理技术则是从海量的遥感数据中提取有用信息的关键环节。

近年来，随着计算机技术、传感器技术等的不断发展，遥感影像处理技术也取得了显著的进展。

一、高分辨率遥感影像的获取与处理随着卫星技术的不断进步，高分辨率遥感影像的获取变得越来越容易。

高分辨率意味着能够捕捉到更细微的地物特征，为更精确的分析和应用提供了可能。

然而，高分辨率影像也带来了数据量巨大、处理难度增加等问题。

在处理高分辨率遥感影像时，图像配准和融合技术显得尤为重要。

图像配准是将不同时间、不同传感器获取的影像进行精确对齐，以实现信息的综合利用。

而图像融合则是将多源影像的优势结合起来，生成一幅更具信息量和准确性的影像。

为了提高配准和融合的精度，研究人员提出了许多新的算法和模型，如基于特征点的配准方法、多尺度融合算法等。

二、多光谱和高光谱遥感影像分析多光谱遥感影像包含了多个波段的信息，能够反映地物在不同波长下的反射特性。

高光谱遥感影像则具有更高的光谱分辨率，可以提供更详细的地物光谱特征。

在多光谱和高光谱遥感影像分析中，光谱特征提取和分类是重要的研究方向。

传统的基于像素的分类方法往往忽略了地物的空间相关性，导致分类精度不高。

近年来，基于对象的分类方法逐渐兴起，它将影像分割成具有相似特征的对象，然后对对象进行分类，有效地提高了分类精度。

此外，深度学习技术也被应用于光谱特征提取和分类中，取得了较好的效果。

三、雷达遥感影像处理技术雷达遥感具有全天时、全天候的观测能力，在灾害监测、地形测绘等领域发挥着重要作用。

雷达遥感影像的处理面临着斑点噪声去除、几何校正、目标检测等挑战。

针对斑点噪声问题，研究人员提出了多种滤波算法，如均值滤波、中值滤波、小波滤波等。

在几何校正方面，精确的轨道模型和地面控制点的选取是提高校正精度的关键。

基于多源遥感数据的图像配准与融合技术指南引言遥感技术已经在各个领域得到广泛应用，尤其是在地理信息系统、环境监测、农业和城市规划等方面。

然而，不同数据源的遥感图像通常存在不同的误差和变换，这给图像配准和融合带来了一定的挑战。

本文旨在介绍基于多源遥感数据的图像配准与融合技术，并提供一些实用的指南和建议。

一、图像配准图像配准是指将不同数据源的遥感图像进行几何、空间和光谱变换，使其能够在同一坐标系和分辨率下比较或融合。

在进行图像配准之前，首先需要选择合适的参考影像和待配准影像。

然后，通过以下几个步骤进行图像配准:1. 特征提取首先对参考影像和待配准影像进行特征提取，常用的特征包括角点、线特征和纹理特征等。

可以使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（速度增强的尺度不变特征变换）等算法进行特征提取。

2. 特征匹配将参考影像和待配准影像的特征进行匹配。

通常采用RANSAC（随机抽样一致性）算法去除误差匹配，得到更准确的对应关系。

3. 几何变换根据特征匹配的结果，通过几何变换方法对待配准影像进行几何校正，常用的方法有相似性变换和仿射变换。

相似性变换可以处理平移、旋转和比例变换，仿射变换可以处理更复杂的几何变换。

4. 像素插值在进行几何变换后，需要对待配准影像进行像素插值处理，以保证像素点之间的连续性。

二、图像融合图像融合是指将多源遥感图像的信息融合到同一幅图像中，以增强图像的视觉效果和信息提取能力。

常用的图像融合方法包括以下几种：1. 基于像素的融合将多源图像的像素按照一定的权重进行组合，常用的方法有加权平均法、最大像素法和PCA（主成分分析）等。

2. 基于变换的融合将多源图像进行频域或时域变换，然后将变换域的系数进行线性或非线性组合，还原成多源图像。

常用的方法有小波变换、多分辨率分析和拉普拉斯金字塔等。

3. 基于特征的融合提取多源图像的特征，然后将特征进行组合，构建融合图像。

特征可以是几何特征、光谱特征或纹理特征等。

遥感影像配准技术及应用研究遥感技术是现代化社会的产物，它以卫星遥感和航空遥感为主要手段，以在海、陆、空中相机等数码影像获取设备为载体，利用成像分辨率优异和快速获取数据的特点，实现短时间内大面积地图制作和数据采集的效果。

而遥感影像配准技术的应用则在众多研究领域中具有广泛的应用，如城市规划、农业、环境监测等领域，无疑是未来发展的重要方向。

遥感影像配准技术的概念所谓遥感影像配准技术，简单来说就是将两幅及以上的遥感图像进行位置和方位决策，从而使它们能够在同一个几何坐标系下进行比较、对照和计算，以获取更精确更全面的信息。

它的主要目的是为了将多个遥感图像融合到一起，形成高分辨率、高时效性、高精度度数值地图或时间序列地图。

遥感影像配准技术的分类根据分类方法的不同，遥感影像配准技术可以分为以下几种：1.点对点配准技术：这是最早的遥感影像配准方法，它利用人工地识别待配准遥感图像和已知参考图像中具有对应关系的某些物点和地标物，求出两图像中对应相同点的变换之间的数学传递函数，并将待配准图像变换至与标准图像相同的地理坐标系下，以实现两幅图像对比和分析。

2.特征点匹配配准技术：特征点匹配配准技术是一种自动匹配待配准图像和已知参考图像中的特征点，建立两幅图像之间的几何变换关系的方法。

该技术在配准速度、自动性和通用性方面有很大的优势。

它适用于图像中含有特殊标志物、建筑物等的区域。

3.基于互信息的配准技术：基于互信息的配准技术是一种权衡速度和精度的取舍，通过比较待配准和标准图像中像素值的相似度、互异性和相关性等统计指标，来计算两幅图像之间的相似度，实现图片配准。

遥感影像配准技术的应用遥感影像配准技术在很多领域都有着广泛的应用，下面将介绍一些最为典型的应用场景。

1.城市规划：随着城市化进程的加速，城市规划和管理变得越来越复杂。

高分辨率遥感影像指导了城市空间结构的分析和控制，对于合理规划和管理城市起到了至关重要的作用。

在城市规划中，通常需要对不同时间或不同数据源的遥感影像进行配准，以实现城市空间态势的比较和分析。

遥感影像处理中的图像配准技术研究遥感影像作为一种远程获取地球表面信息的手段，已经广泛应用于农业、林业、城市规划、地质勘探等领域。

在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步，它可以将不同时间、不同角度、不同分辨率、不同传感器获取的遥感影像精确地拼接起来，为后续的数据分析和信息提取提供准确的基础。

图像配准技术的基本概念图像配准是指将不同图像空间中的图像通过一系列变换，使得它们在相同的空间坐标系中具有相似的几何特征和像素值。

图像配准技术可以分为点匹配和区域匹配两大类。

点匹配是指在两幅图像中找出对应的特征点，通过计算这些特征点的坐标变换关系来进行图像配准。

常用的特征点匹配方法有SIFT、SURF和ORB等。

这些方法利用图像中的局部不变性特征点，在不同的图像中寻找出携带相同信息的点，然后通过点匹配对图像进行配准。

区域匹配是指在两幅图像中找出特征区域，以此来进行配准。

常用的区域匹配方法有基于互相关的方法和基于相位相关的方法。

其中基于互相关的方法是最简单的区域匹配方法，它利用图像中的像素值相似度进行匹配，并通过计算变换矩阵把两幅图像对齐。

基于相位相关的方法则是通过将图像转换到频域进行滤波、反变换等处理，从而实现图像配准。

图像配准技术在遥感影像处理中的应用在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步。

由于遥感影像分辨率不同，光学成像区域不同等因素的影响，所获取的遥感影像之间存在较大的差异，必须经过配准才能拼接成一幅完整的图像。

同时，配准后的遥感影像还需要通过遥感影像处理技术来进行分析和提取信息。

图像配准技术在遥感影像处理中的应用广泛，其中最为常见的是农业、林业和城市规划等领域的应用。

在农业领域中，图像配准技术可用于对不同时间或不同角度获得的遥感影像进行配准，从而得出关于植物的生长状态、地面覆盖率等信息。

在林业领域中，图像配准技术可用于不同时间、不同季节甚至不同年份获得的遥感影像进行比较，从而了解森林变化、伐木状况等情况。

多时相遥感影像变化检测方法研究进展综述1. 本文概述随着遥感技术的飞速发展，多时相遥感影像在环境监测、资源管理、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。

多时相遥感影像变化检测，作为遥感影像分析的核心内容之一，旨在识别和量化不同时间点获取的遥感影像之间的变化信息。

本文旨在全面回顾和评述多时相遥感影像变化检测方法的研究进展，包括传统方法和基于深度学习的方法，以及它们在各类应用场景中的性能表现。

本文首先介绍了多时相遥感影像变化检测的基本概念、研究背景和重要性。

随后，本文详细梳理了当前主流的变化检测方法，包括基于像素、基于特征和基于决策的方法，并分析了这些方法的优缺点。

特别地，本文重点关注了近年来兴起的基于深度学习的变化检测方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等，并探讨了它们在提高变化检测精度和效率方面的潜力。

本文还讨论了变化检测方法在实际应用中面临的挑战，如数据异质性、变化类型多样性和计算复杂性等，并提出了可能的解决方案和未来研究方向。

通过本文的综述，我们期望为遥感科学和相关领域的研究者提供一个关于多时相遥感影像变化检测方法的全面了解，并激发新的研究思路和技术创新。

2. 多时相遥感影像基本概念多时相遥感影像，指的是在不同时间点对同一地区或目标进行多次遥感观测所获取的影像集合。

这些影像可以来自同一传感器，也可以来自不同传感器，但它们的共同点是都反映了同一地区在不同时间点的地表状况。

多时相遥感影像的获取，有助于我们深入了解地表的动态变化，如土地利用覆盖变化、城市扩张、自然灾害等。

多时相遥感影像的变化检测，就是通过对这些不同时间点的影像进行比较和分析，识别出地表发生的各种变化。

这种变化检测的方法，可以基于像素级、特征级或对象级进行。

像素级变化检测主要关注像素值的变化，通过比较不同时间点的像素值来识别变化区域特征级变化检测则提取影像中的特定特征，如纹理、形状等，通过比较这些特征的变化来识别地表变化对象级变化检测则是将影像分割为不同的对象，通过比较这些对象的变化来识别地表变化。

测绘技术中的数据融合和多源遥感图像的配准引言：在现代科技的快速发展下，测绘技术的应用范围越来越广泛，成为工程、农林、城市规划等领域不可或缺的重要手段。

其中，数据融合和多源遥感图像的配准作为测绘技术的两个重要方向，具有重要的实践意义和研究价值。

本文将从测绘技术的角度探讨数据融合和多源遥感图像配准的应用和挑战。

一、数据融合的应用数据融合是指将不同数据源的信息进行整合，生成具有更高质量、更全面和更一致性的数据产品。

在测绘技术中，数据融合可以提高地理信息系统的准确性和可靠性，为城市规划、道路建设等提供重要依据。

1.1 遥感数据与地面调查数据的融合遥感数据和地面调查数据是测绘技术中常用的两种数据源。

遥感数据可以通过卫星或无人机等设备获取大范围、高分辨率的影像数据，而地面调查数据则可以提供准确的地理位置信息。

将这两种数据进行融合，可以得到既有广大范围又有高准确性的数据产品，为地理信息系统的建设提供基础。

1.2 不同时期遥感图像的融合随着时间的推移，同一地区的遥感图像会有不同的采集时期。

将不同时期的遥感图像进行融合，可以得到地表特征的变化情况，为城市规划、土地利用等提供重要参考。

通过数据融合技术，我们可以看到城市的扩张、农田的变化等，为决策者提供科学、准确的依据。

二、多源遥感图像的配准多源遥感图像配准是指将来自不同传感器、不同平台的遥感图像进行准确的位置对应，以实现不同图像数据的无缝拼接和统一管理。

这对于建立完整、连续的地理信息产品非常重要。

2.1 传感器间配准不同传感器产生的图像具有不同的成像原理和几何特性，因此需要对其进行配准，以消除图像间的几何差异。

传感器间的配准涉及到旋转、平移、缩放等变换参数的计算和校正，挑战在于不同传感器所使用的坐标系统和校正算法的差异。

2.2 平台间配准同一传感器不同平台的图像也需要进行配准，以消除平台运动带来的几何偏差。

在飞行器或卫星上安装的传感器会随着平台的移动而发生一定的姿态变化，因此需要通过配准算法将这些图像对应到同一坐标系统中。

多平台多传感器多源信息融合系统时空配准及性能评估研究1. 本文概述随着信息技术的飞速发展，多平台多传感器多源信息融合技术在众多领域，如军事侦察、环境监测、智能交通等，发挥着越来越重要的作用。

该技术通过整合来自不同平台、不同类型传感器以及多种信息源的数据，以提高信息处理的准确性和效率。

由于各种传感器在时空上的差异，如何有效地进行时空配准成为该领域研究的重点和难点。

本文旨在探讨多平台多传感器多源信息融合系统中的时空配准方法，并对不同方法的性能进行评估。

本文首先介绍了时空配准的基本概念及其在多源信息融合系统中的重要性。

随后，详细分析了目前常用的时空配准技术，包括基于滤波器的方法、基于图论的方法以及基于深度学习的方法。

进一步，本文对这些方法的优缺点进行了比较分析，并提出了改进建议。

本文通过仿真实验评估了这些方法的性能，为实际应用中的时空配准技术选择提供了参考依据。

本文的研究成果不仅有助于深化对多平台多传感器多源信息融合系统中时空配准技术的理解，而且对于推动相关领域的技术进步具有积极意义。

2. 相关理论与技术基础多平台多传感器信息融合理论是本研究的核心，其基础是信息融合的层次模型。

该模型通常包括三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合。

数据层融合直接在原始数据上进行，不涉及数据解释，其优点在于保留了尽可能多的原始信息，但计算量较大。

特征层融合则是在提取特征后进行，减少了数据量，提高了处理速度，但可能会丢失部分信息。

决策层融合是在各个传感器独立做出决策后进行，其优点在于灵活性和鲁棒性较强，但要求各传感器具有高度的决策一致性。

时空配准是多源信息融合的关键技术之一，其目的是将来自不同时间和空间的信息进行对齐，以便进行有效融合。

时空配准主要包括时间配准和空间配准两个方面。

时间配准解决的是不同传感器数据在时间上的不一致问题，常用的方法有时间延迟补偿、插值等。

空间配准则是解决数据在空间上的不一致问题，常用的方法有坐标变换、投影变换等。

第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。

然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。

为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。

遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。

本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。

三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。

四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。

五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。

多源遥感数据融合技术在测绘中的应用研究进展随着遥感技术的迅速发展和卫星技术的日益完善，多源遥感数据融合技术在测绘领域的应用也越来越广泛。

这种技术通过将不同传感器获取的多种数据融合起来，可以大幅提高地理信息和地图制作的精度和可信度。

本文将从多源遥感数据融合的意义、融合方法以及应用案例等方面，对该技术在测绘中的应用研究进展进行探讨。

一、多源遥感数据融合的意义多源遥感数据融合是指将来自不同遥感传感器的多种数据进行整合，以获取更全面、准确的地理信息。

在传统的测绘中，通常只依赖单一的遥感数据源进行测量和制图，这种方法存在信息不全、精度不高等问题。

而多源遥感数据融合技术的应用，可以综合利用各种遥感数据源的优势，弥补不同传感器的缺陷，提高测绘的精度和可信度。

例如，在地图制作中使用卫星图像，常常会受到云层、大气和地形等因素的干扰，导致图像质量下降，难以准确提取地物信息。

而通过多源遥感数据融合，可以利用不同传感器的观测优势，将具有云雾抗干扰能力的红外遥感数据与高空间分辨率的光学遥感数据进行融合，从而得到更清晰、更准确的图像，提高地图的制作精度。

此外，多源遥感数据融合也有助于提高地表覆盖信息的提取精度。

通过融合多种数据源的信息，可以更准确地提取地物的空间位置、形状、尺度以及分类等信息。

在地理信息系统（GIS）中，准确的地表覆盖信息对决策制定、资源管理和环境监测等方面都具有重要价值。

二、多源遥感数据融合的方法多源遥感数据融合技术有多种方法，常见的包括基于像元级的融合方法、基于特征级的融合方法和基于决策级的融合方法。

1. 基于像元级的融合方法基于像元级的融合方法是将各个数据源的像元进行逐点运算，得到新的像元值。

常见的方法有简单加权平均法、主成分分析法和小波变换等。

简单加权平均法是将不同数据源的像元灰度值按一定权重进行加权平均，得到融合后的像元灰度值。

主成分分析法则通过提取各个数据源的主成分，构建主成分空间，进而进行融合。

多源遥感影像数据集成与处理技术研究现代遥感技术可以提供很多种类的遥感影像数据，以帮助我们获取、分析和管理地球环境。

然而，由于不同遥感数据源记录的是不同的空间信息和波谱特征，单一数据通常不能完全反映出地球表面的复杂变化。

因此，多源遥感影像数据集成与处理技术是实现遥感应用的重要手段之一。

多源遥感影像数据集成技术的目标是将来自不同传感器、不同时间、不同分辨率或不同数据格式的遥感影像数据融合在一起，形成一个多源数据集。

这样的多源数据集可以最大化利用各种地球监测传感器的数据资源，增强遥感数据的信息量，提高反演精度和分类准确度。

同时，多源数据集成也可以解决遥感影像数据存在的不完善问题，使得融合后的数据能够在更广阔的应用范围内得到有效利用。

多源遥感影像数据处理技术是在多源数据集成的基础上对数据进行处理和分析的技术。

该技术包括影像配准、数据替代、特征提取和数据融合，而这些处理过程的目的都是为了更好的获取和理解地球表面的信息。

影像配准是遥感数据处理的首要步骤之一。

由于不同遥感传感器产生的遥感影像具有不同的光谱、时间、分辨率和投影坐标系等特点，因此，需要对不同源影像进行配准，使其达到相同的坐标空间和角度空间参考。

常用的配准方法包括基于空间变换模型的配准和基于模板的配准。

基于模板的配准主要是通过使用某些已知的地物特征来对遥感影像进行配准，例如建筑物、水体、公路、林地和城市绿地等。

而基于空间变换模型的配准主要是根据已知参考数据或者点对来进行计算，以实现影像的空间匹配。

数据替代是一种用一组遥感数据集来代替另一组遥感数据集的技术。

这种替代可以通过重采样、插值和放大等方法来实现。

常见的数据替代方案包括降尺度数据替代和升尺度数据替代。

降尺度数据替代是将高分辨率遥感影像通过降采样算法变为低分辨率影像，从而减少像素数据量和冗余信息，为后续影像处理提供更有效的数据。

升尺度数据替代则是增加影像分辨率，以便深入探测地球表面的细节和结构。

doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2021.12.008引用格式:胡顺石,黄英,黄春晓,等.多源遥感影像协同应用发展现状及未来展望[J].无线电工程,2021,51(12):1425-1433. [HU Shunshi,HUANG Ying,HUANG Chunxiao,et al.Development Status and Future Prospect of Multi-source Remote Sensing Image Collaborative Application[J].Radio Engineering,2021,51(12):1425-1433.]多源遥感影像协同应用发展现状及未来展望胡顺石1,2,黄㊀英1,黄春晓1,李大成3∗,王㊀倩4(1.湖南师范大学地理科学学院,湖南长沙410081;2.湖南师范大学地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室,湖南长沙410081;3.太原理工大学矿业工程学院,山西太原030024;4.天津师范大学地理与环境科学学院,天津300387)摘㊀要:随着遥感技术的发展,遥感数据的资源越来越丰富,多源遥感影像的协同应用也正成为遥感科学研究领域新的研究热点㊂多源遥感影像融合可以有效提取不同源影像的优势特征,为多源遥感协同应用提供可靠数据源;多源遥感影像协同可以有效消除单源影像的限制,获得更加理想的应用效果㊂全面梳理了近年来多源遥感影像在空-谱融合㊁时-空融合㊁时-空-谱一体化融合的国内外研究进展情况,并对多源遥感影像在图像分类㊁目标信息提取和动态变化检测等方面的协同应用情况进行了详细阐述;深入总结了多源遥感影像协同应用所面临的挑战和问题;对多源遥感影像协同应用的未来发展进行了展望㊂关键词:多源遥感影像;多源影像融合;遥感协同应用;多源遥感智能处理中图分类号:TN919.23文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3106(2021)12-1425-09Development Status and Future Prospect of Multi-source RemoteSensing Image Collaborative ApplicationHU Shunshi1,2,HUANG Ying1,HUANG Chunxiao1,LI Dacheng3∗,WANG Qian4(1.College of Geographic Sciences,Hunan Normal University,Changsha410081,China;2.Key Laboratory of Geospatial Big Data Mining and Application,Hunan Normal University,Changsha410081,China;3.College of Mining Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan030024,China;4.School of Geographic and Environmental Sciences,Tianjin Normal University,Tianjin300387,China) Abstract:With the development of remote sensing technology,the resources of remote sensing data are becoming more and more abundant and the collaborative application of multi-source remote sensing images is becoming a new development focus in remote sensing science field.Multi-source remote sensing image fusion can effectively extract the features of images from different sources and provide a reliable data source for multi-source remote sensing collaborative application;multi-source remote sensing image collaboration can effectively eliminate the limitation of single source image and obtain more ideal application effect.The review of research on multi-source remote sensing image collaborative application in recent years in domestic and abroad was conducted firstly,including the spatial-spectral fusion,the space-temporal fusion and the spatial-temporal-spectral integration fusion,as also including its application in image classification,target object information extraction,change detection and so on.The challenges and problems of the multi-source remote sensing image collaborative application were further investigated and summarized.The future development of multi-source remote sensing image collaborative application is prospected.Keywords:multi-source remote sensing image;multi-source image fusion;remote sensing collaborative application;multi-source remote sensing intelligent processing收稿日期:2021-09-27基金项目:国家重点研发计划基金资助项目(2018YFB0504900,2018YFB0504903);湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3348);天津市应用基础计划项目(18JCQNJC70400);天津市高等学校科技发展计划项目(2018KJ154)Foundation Item:Project Supported by the National Key Research&Development Program(2018YFB0504900,2018YFB0504903);Supported by Natural Science Foundation of Hunan Provincial(2018JJ3348);Applied Basic Plan Project of Tianjin(18JCQNJC70400);Science and Technology Development Program of Tianjin University(2018KJ154)0㊀引言随着航空航天遥感技术的发展,不同遥感平台和传感器采集数据的能力越来越强,可向全球用户提供越来越高的空间㊁时间㊁光谱以及辐射分辨率的遥感数据,这为人类认识㊁探索和研究地理要素空间分布㊁时空变化等提供了多源基础数据㊂由于地理环境要素之间存在着十分复杂的非线性关系,任何单一类型的遥感数据不能全面㊁准确地反映和提取地物综合信息,因此单一遥感数据源存在着其本身固有的局限性,而由不同传感器㊁不同成像手段获得的多源遥感数据为获取地物综合信息提供了有效的手段㊂多源遥感影像融合是将多个不同或相同传感器获取的不同空间㊁时间和光谱分辨率的影像进行多层次有机整合,以产生更加丰富的时空谱信息用以解决行业应用问题㊂与单一遥感数据源相比,融合后的影像具有更高的光谱㊁空间和时间分辨率,能够最大限度地利用不同数据源提供的信息,从而提高影像信息提取㊁分析和动态监测的能力,改善遥感信息提取的现势性和可靠性㊂根据遥感影像应用的目的,多源遥感影像融合可以分为空-谱遥感影像融合㊁时-空遥感影像融合和时-空-谱一体化融合㊂空-谱遥感影像融合是将同一研究区域多幅具有不同空间分辨率㊁光谱分辨率的遥感影像进行融合,得到具有高空间分辨率和高光谱分辨率的融合影像;当前空-谱融合技术可以有效地保持光谱信息的同时融入空间纹理特征,得到了深入的发展和广泛的应用[4]㊂时-空遥感影像融合在遥感应用中更关注研究区域的变化过程,随着时间维遥感信息的引入,衍生了一系列的时-空融合方法㊂时-空融合通过对高空间分辨率和高时间分辨率传感器影像进行融合处理,生成时间相对连续的高时空分辨率影像㊂虽然空-谱遥感影像融合和时-空遥感影像融合已经能解决很大一部分关于时间㊁空间和光谱分辨率相互制约的问题,但却无法同时得到时间㊁空间和光谱分辨率兼优的融合影像㊂目前,大部分时-空-谱一体化融合尚处于理论方法研究阶段,还需要进一步地深入研究,因此发展和挖掘时-空-谱一体化融合的统一融合框架及应用研究是未来重要的研究方向㊂本文从多源遥感影像协同应用的角度出发,首先介绍了空-谱遥感影像融合㊁时-空遥感影像融合和时-空-谱一体化融合的相关模型和方法,着重介绍了全色㊁多光谱和高光谱等典型遥感影像的融合方法㊁影像特点及其局限性;总结了多源遥感影像融合方法的研究现状和面临的难题;然后,阐述了多源遥感影像在图像分类㊁目标信息提取㊁动态变化监测等方面的协同应用情况及存在的挑战;最后,对多源遥感影像协同应用的整体发展趋势与未来可能的研究方向进行了展望㊂1㊀多源遥感影像及协同融合方法1.1㊀多源遥感影像及协同融合近年来,空间遥感技术取得了极大的进步,在各行业领域应用十分广泛;遥感对地观测的平台㊁遥感探测的方式越来越丰富,获取遥感数据的空间分辨率㊁光谱分辨率等也越来越高㊂多源遥感影像一般是指通过不同平台获取的㊁具有不同成像方式且类型多样的遥感观测数据,这些观测数据具有显著的冗余性㊁互补性和合作性㊂冗余性是指它们对目标地物的表示㊁描述具有相同的解释结果;互补性是指这些遥感观测数据从不同角度㊁尺度㊁方式来表征地物目标信息,具有一定的独立性和相互补充特性;合作性是通过综合利用这些信息可以达到解决复杂环境下的遥感应用问题㊂遥感应用者更加希望将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成处理,产生比单源遥感影像具有更加精确㊁完全和可靠信息,用以获取目标地物更加综合的信息㊂这需要发展多源遥感影像协同融合技术,它是综合运用来自不同或相同传感器数据源各自的优势,在同质遥感数据㊁异质遥感数据㊁遥感-站点数据㊁遥感-非观测数据之间进行融合[4],提高遥感影像的空间㊁时间㊁光谱分辨率以及分析㊁决策的精度㊂全色㊁多光谱和高光谱影像反映了不同地物的反射光谱信息,但受成像指标及云㊁雨㊁雾等客观环境的限制,这些影像很难同时获得高分辨率的空间㊁时间和光谱信息[5];相比光学遥感,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时㊁全天候对地观测的优势[6],获取的影像包含了丰富的空间和几何结构信息,但由于其成像原理和散斑噪声的影响,图像的视觉效果与光学影像存在很大差异,从而使得SAR影像解译具有一定的难度㊂将SAR影像与光学影像进行融合可以弥补SAR影像缺乏光谱信息等问题,提高融合影像的质量和可解释性[7]㊂此外,随着微波传感器的发展,多极化的SAR影像与光学影像融合也展现了巨大的发展潜力;热红外传感器记录地表自身发射的热红外辐射强度信息,广泛应用于地表温度反演㊁城市热岛效应等领域[9]㊂将热红外与多光谱数据融合能够综合利用温度㊁光谱和纹理等特征来分析有关地表热环境的问题;除了传统的遥感影像数据外,一些新型传感器获得的数据正在蓬勃发展,如夜间灯光数据㊁LiDAR数据等㊂夜光遥感卫星能在夜间无云的情况下捕捉城镇等地表发射的可见光-近红外电磁波辐射,获取的数据能有效反映人类活动强度及城市化进程的差异㊂在利用夜间灯光数据开展相关研究时,夜间灯光数据存在光谱信息不足㊁空间分辨率较低和灯光强度过饱和等问题[13],将夜间灯光数据与全色㊁多光谱影像进行特征级㊁决策级的融合,则可以丰富夜间灯光数据的纹理和光谱信息,从而扩大应用范围和领域;激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)是集成了激光系统㊁全球定位系统㊁惯性导航系统等于一体的主动微波传感器,具有较为准确的三维空间信息㊁数据精度高和穿透性强等优势㊂LiDAR数据可以为其他遥感数据提供辅助信息,例如LiDAR数据与高光谱数据融合,可以较好地解决高光谱数据难以区分相似光谱但高程不同的地物;LiDAR数据与SAR数据融合,可以很好地消除SAR影像中的阴影[18]㊂1.2㊀多源遥感影像协同融合方法多源遥感影像协同融合方法按方式一般可以分为空-谱㊁时-空㊁时-空-谱一体化遥感影像融合,如图1所示,其中空-谱㊁时-空㊁时-空-谱一体化融合主要是对2个或多个原始观测数据进行融合,生成新的融合数据,其主要目的是为了提升遥感数据空间㊁时间㊁光谱分辨率等指标的质量,以便于提高地物解译及决策的精度㊂图1㊀多源遥感影像融合方法Fig.1㊀Multi-source remote sensing image fusion method1.2.1㊀空-谱遥感影像融合空-谱遥感影像融合可以同时获得高空间分辨率和高光谱分辨率的遥感影像[19],其基本思想是将多幅高空间分辨率的影像和高光谱分辨率的影像融合,得到高空间㊁光谱分辨率的遥感影像㊂空-谱融合方法主要分为4类:成分替换类融合方法㊁多分辨率分析融合方法㊁基于变分优化的融合方法以及基于深度学习的融合方法㊂在空-谱融合方法中,成分替换类融合方法和多分辨率分析融合方法应用最为广泛㊂成分替换类遥感数据融合方法主要是高光谱分辨率影像的空间分量被高空间分辨率影像所取代用以增强空间细节等信息,该方法简单快速但光谱失真严重㊂多分辨率分析融合方法是将多幅影像分解到不同尺度㊁不同分辨率下分别采用有效的融合规则对影像进行融合,该方法相比成分替换类方法能在一定程度上保持光谱的不变性[20],代表性融合方法有小波变换㊁Curvelet变换和Contourlet变换等,但这些常用的遥感融合技术都无法平衡空间信息融入度与光谱信息保真度这一组相互制约的方面[21]㊂其主要原因是影像光谱范围部分重叠,导致传感器光谱范围必须变化,遂产生光谱畸变[22]㊂后续不断有学者对融合算法进行了改进,以致力于获得最小的光谱扭曲度和最大的空间细节㊁纹理特征㊂基于变分优化的融合方法的核心思想是针对输入㊁输出影像之间的联系做出假设建立条件约束构造融合模型,将影像融合问题转为优化问题求解得到融合影像㊂与传统融合方法相比,基于变分优化的方法能有效保护光谱信息和空间细节信息,增强融合影像的视觉效果,提高融合影像的质量[24],但存在时间复杂度高㊁融合效率低和空间信息提取不充分等问题㊂基于此,胡甚等将变分法与偏微分方程理论结合应用到影像融合中得到最小的能量函数,获得最优权值求解得到融合影像,解决了融合效率低㊁影像细节信息提取不充分等问题㊂在大数据时代背景下,基于深度学习的融合方法引起了广泛的关注,除了应用在光学遥感中,激光雷达和高光谱数据融合的领域也出现了大量的应用㊂基于深度学习的融合方法在大量训练数据的基础上从多层特征㊁结构中获得多层次的信息用于提取深层抽象的融合特征,同时深度神经网络具有多个隐藏层和大量参数,具有强大的非线性表达能力,适合描述不确定的复杂系统,但由于大量网络参数及样本数据的存在,该方法存在累积误差且对计算机的性能有一定的要求㊂因此,有学者通过更改神经网络结构以学习更多㊁更深层的空间和光谱特征,减少累积误差㊂1.2.2㊀时-空遥感影像融合时-空遥感影像融合技术是将高时间分辨率影像与高空间分辨率影像融合成高时空分辨率影像㊂目前常见的时空融合方法主要分为基于变换的模型㊁基于像元重构的模型和基于学习模型㊂基于变换模型的融合方法主要包括小波变换和主成分分析,其中小波分析方法的应用最为广泛㊂小波变换是从空-谱融合领域引进的方法,它将影像进行小波分解,然后对分解后的各个层进行融合,再经过反变换,从而获得高分辨率时空影像㊂小波变换的时空融合能够很好地保留光谱信息,但是该方法在进行混合像元融合时容易出现 图斑 问题,且在地物变化较大的地区,融合结果与真实值会有一定的差异,因此该方法并没有得到广泛的应用㊂国内外对多源遥感影像时空融合时,使用最多的是基于像元重构的模型,其主要思想是将目标像元周边的像素考虑到融合过程中,是一种降尺度的方法[31]㊂最早的学者Gao[34]提出的时空自适应反射率融合模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflec-tance Fusion Model,STARFM)是应用最为广泛的融合算法,该方法将高时间分辨率的MODIS和中空间分辨率的Landsat影像进行融合,考虑了时间㊁光谱和空间3个方面的距离问题㊂但是该方法在对异质性较强的区域进行融合时精度并不高,因此Zhu 等[36]在STARFM的基础上,提出了改进型时空自适应融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM),该模型将两景高空间分辨率的影像加入融合算法中,可以很好地解决混合像元的问题㊂STARFM模型另外一个明显的不足就是忽略了变化信息,例如土地覆盖㊁环境等在多数情况下是随着时间变化的,因此多个时空融合模型相继被提出来解决此类问题㊂基于学习模型的时空融合模型主要分为基于稀疏表达及字典学习和基于深度学习两大类㊂2012年Huang等[42]提出基于稀疏表示理论的时空反射率融合模型(Sparse Representation-Based Spatial-Tem-poral Reflectance Fusion Model,SPSTFM),该模型首先通过非线性的方法提取出MODIS和Landsat影像的字典对,然后使用了耦合字典模型以及稀疏表达理论完成Landsat影像与MODIS影像的融合㊂同时,基于深度学习的理论在时空融合中应用也越来越多,利用卷积神经网络[46]㊁基于条件生成对抗网络的时空融合方法能更好地学习融合影像之间的复杂非线性映射,保留更多细节信息,是一种低成本高效率的融合方法,且评价指标显示该方法明显优于其他基于稀疏表达及字典的方法㊂1.2.3㊀时-空-谱一体化融合卫星传感器的特点是在空间㊁时间和光谱分辨率之间存在制约㊁权衡,为了同时获得高空间㊁时间㊁光谱分辨率的融合影像,构建时空谱一体化模型成为必要手段,时-空-谱一体化模型在充分利用各传感器所包含的互补信息的同时,还融合了空间㊁时间和光谱特性[4]㊂早在2012年Shen[48]尝试基于最大后验概率(MAP)为多个时空谱遥感影像建立综合融合框架㊂Huang等[49]在Shen提出模型的基础上,扩展了模型并提出统一融合的概念,在实验结果中证明了模型的潜力和灵活性,但该模型仅实现了在2个传感器上的时-空-谱一体化融合㊂Wu 等[50]提出一种在统一框架下对任意多个传感器的集成融合,但该框架没考虑多个时间㊁空间和光谱的同时融合㊂而在2016年Shen等[51]提出一种多传感器遥感影像时空谱融合的集成框架,不仅可以完成不同遥感数据类型的融合任务,还可以对空间㊁时间㊁光谱信息进行综合互补融合,但由于该集成框架算法复杂,导致算法执行时间较长㊁效率低㊂未来,在保证算法效率的基础上如何更全面㊁有效地利用时㊁空㊁谱特征及其相互之间的关系变得尤为重要㊂2㊀多源遥感影像协同应用多源遥感影像协同应用是指将卫星㊁航空和地面等遥感平台所记录的多种不同空间㊁时间㊁光谱分辨率以及不同成像类型的遥感数据加以综合利用,获得不同源数据的优势特征,用以解决复杂的地理现象和复杂环境下遥感应用问题㊂多源遥感影像协同应用的过程,其应用领域包括自然灾害监测与识别㊁农业㊁林业和气象等,如图2所示㊂鉴于许多遥感应用十分关注目标地物类别㊁信息变化,本文将着重介绍多源遥感影像在图像协同分类㊁目标信息提取和动态变化检测3个方面协同应用进展情况㊂图2㊀多源遥感影像的协同应用过程Fig.2㊀Collaborative application process of multi-source remote sensing images2.1㊀图像协同分类遥感图像分类主要根据目标地物的辐射光谱特征,依据特征判断识别目标地物的属性,进而为目标信息提取㊁动态变化检测等其他应用提供了辅助信息㊂遥感图像分类方法按分类单元的大小,可分为基于像元的分类㊁基于对象的分类以及基于混合像元分解的分类[52]㊂基于像元的分类是以每个像元为单位,主要依赖像元的光谱向量将像元划分到相应的类别㊂光学遥感是基于像元分类的主要数据源,可反映地物的光谱特征,但对地物的空间㊁纹理和形状等特征不敏感,且易受云雨天气的影响㊂微波遥感在一定程度上具有穿云透雾的能力,并且对地物的形状㊁纹理特征敏感,但微波图像受固有散斑噪声的干扰,缺乏光谱特征㊂将光学数据与微波数据融合分类,可在一定程度上减少 同物异谱 或 异物同谱 现象的发生,同时实现了光谱特征及空间纹理特征的互补㊂例如,马腾等[54]将高分一号多光谱数据与RADAR-SAT-2雷达数据相结合,利用决策树分类器对土地利用类型进行分类㊂基于对象的分类是以图像分割所得到的 对象 为处理单元,综合考虑地物的光谱㊁纹理和形状等信息对 对象 划分类别㊂高空间分辨率的遥感数据能较好地提取地物的空间纹理特征,中空间分辨率的遥感数据能探测一定范围的光谱㊁纹理和时间等信息,低空间分辨率的遥感数据往往有较高的时间分辨率㊂综合利用多源遥感数据在空间㊁时间和光谱分辨率上的优势,能够提取多层次的遥感特征㊁提高图像分类精度㊂例如,李晓红等[55]综合提取GF-1宽幅多光谱图像的光谱㊁纹理㊁形状等特征及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类,结果表明综合应用多源遥感数据的面向对象分类精度要明显优于单源影像㊂基于混合像元分解的分类是将基于混合像元分解的思想融入到遥感图像分类中,从 亚像元 级对图像进行分类,可以有效提高图像分类精度及效率㊂混合像元由于空间分辨率的限制,广泛地分布于中低空间分辨率影像,高空间分辨率影像存在的混合像元较少,但因为观测尺度原因无法对研究区域进行大范围快速的监测与评估㊂将高空间分辨率影像与中低空间分辨率影像融合进行混合像元分类分解,能有效提升高空间分辨率的时效性及应用尺度,有效克服中低空间分辨率混合像元的影响㊂例如,陈洁等[60]利用风云三号气象数据高观测频次和高分一号数据高空间分辨率的特点,基于遥感图像光谱分析和混合像元分解技术的多源卫星遥感农作物的分类与估算,既保证了高时效的需求又保证了分类精度㊂基于像元的分类方法简单且应用广泛,但影像分类时仅考虑单个像元的特征并未考虑相邻像元之间的关系,并且混合像元广泛分布于中低分辨率图像中,导致基于像元的分类方法对像元的各种特征提取不充分,无法有效处理 同物异谱 的现象㊂面向对象的分类方法综合考虑 对象 的各种属性特征,能有效避免 同物异谱㊁异物同谱 椒盐现象等现象的发生,具有更为准确的分类结果,但该方法往往会造成图像光谱信息损失㊁光谱混淆的现象㊂基于混合像元分解的分类方法广泛应用于中低分辨率图像中,对目标 亚像元 级的探测与识别,能够提高精细化分类水平㊁多源遥感影像定量化协同应用水平,但如何有效处理光谱间冗余信息㊁噪声及有效提取端元信息成为亟待解决的问题之一㊂2.2㊀目标信息提取遥感目标信息提取是为了获得遥感图像上目标地物的光谱㊁纹理和形状等特征信息,在土地利用㊁水体提取和地质灾害等方面得到了广泛应用,揭示了研究对象本身的特征及其与周围环境的联系,为目标的定量反演㊁动态变化和质量评价等提供了依据㊂高分遥感多以IKONOS㊁SPOT等为数据源,能有效地综合图像的光谱㊁空间纹理等特征㊂中等分辨率遥感数据多以Landsat TM为数据源用于信息提取,虽然中高分辨率数据能提取较好的信息提取结果,但由于硬件㊁传感器等限制,使得中高分辨率数据无法大面积观测㊂低分辨率遥感数据多以MO-DIS作为数据源,受混合像元的限制,信息提取精度不理想,但低分辨率遥感数据在大面积监测方面具有明显优势㊂将中高分辨率遥感数据与低分辨率数据结合,就可以实现时间㊁空间和光谱分辨率的信息互补,实现全方位㊁快速㊁准确地提取大尺度信息㊂例如,崔璐等将MODIS NDVI产品㊁反射率产品数据和Landsat数据结合,利用决策树结合混合像元分解的方法提取竹林的时空分布信息,不仅实现了大尺度时空信息的提取,还在一定程度上减轻了混合像元的影响㊂除了传统的遥感影像数据,一些新型传感器获取的数据在目标信息提取中也发挥了其独特的优势㊂如LiDAR数据包含高度㊁强度和波形等特征,利用高度信息可以判别传统光学遥感难以区分的不同高程㊁相同光谱的地物[67]㊂相比普通光学数据,夜光遥感数据能在夜间获取城市灯光㊁人类活动等信息,与光学数据结合可有效减少夜间灯光数据存在的光谱信息不足㊁空间分辨率较低㊁灯光强度过饱和等问题的影响㊂遥感目标信息提取在面临地理环境复杂㊁云雨天气频发等难题时,存在光学影像质量不佳㊁目标样本数据不充分和不丰富等问题,影响着目标信息提取的精度㊂此外,目标信息提取在具体应用领域方面的发展良莠不齐,如我国在农业熟制信息提取方面研究较成熟,但撂荒等种植制度变化的信息提取与动态监测能力有待加强㊂随着遥感数据产品的不断涌现,使用机器学习㊁深度学习等智能化方法融合多源遥感数据以形成更高维度的空间㊁光谱㊁时间数据,是提升遥感数据挖掘与提取深层特征能力的重要手段㊂2.3㊀动态变化检测遥感动态变化检测是综合利用各时相的遥感数据,通过时空融合的方法定量地分析和确定地表变化特征及过程,作为遥感的一项关键性技术,越来越多的遥感动态变化检测应用在城市规划㊁农林业监测和国土资源管理等方面[70]㊂遥感动态变化检测按时相的不同可以分为单时相分类比较法㊁双时相比较法及时序分析法[70]㊂单时相分类比较法是在进行变化检测时,只输入一个单时相的遥感数据,常用分类后比较法来分析变化区域及类别,该方法简单㊁应用广泛,但处理过程耗时耗力㊁效率低下㊂双时相比较法输入2个时相的遥感数据,两两组合进行变换检测,对时间分辨率没有很高的要求,故双时相比较法多用中高分辨率遥感数据,如Landsat,Quickbird等[70]㊂时序分析法输入一系列的时相序列遥感数据,利用特征统计或数学统计方法分析地物的变化㊁发展趋势及规律,相比单㊁双时相动态变化检测,时序分析法对遥感图像时间分辨率要求更高,适用于时间分辨率较高的中低空间分辨率遥感数据,如MODIS,AVHRR 等㊂在进行动态变化检测时,常因为大尺度㊁高时间㊁空间和光谱分辨率的要求,需要融合多源遥感数据来解决研究区域观测频次㊁范围和信息精细度等问题㊂例如,武喜红等[59]根据高时间㊁空间分辨率的需求,将多源数据(Landsat8,GF-1,HJ-1A/B)融合来提高Landsat8中分辨率数据的观测频次,采用时序分析法揭示秸秆焚烧现象的蔓延过程㊂动态变化检测在进行多源遥感影像融合时,不仅要考虑不同的传感器对光谱响应的差别还需考虑融合遥感数据之间的时相差异,时相差异过大会导致结果与真实值产生很大的偏差,难以进行后续的工作㊂随着新型传感器数据的层出不穷,多源遥感数据与新型传感器数据的融合也是待解决的难题之一,如将构成时间序列的影像数据与遥感视频数据融合等㊂。

多源遥感影像的图像配准和分类技术研究遥感技术是以人造卫星、飞艇或航空器等高空平台获取地面信息的科学技术，具有广泛的应用领域，如气象、环境、农业、林业、水利等。

遥感图像配准和分类是遥感技术中的两项基础工作。

本文主要介绍多源遥感影像的图像配准和分类技术研究现状及发展趋势。

一、图像配准技术图像配准是指利用不同地物或相同地物在不同图像之间的相似性，把多幅遥感影像配准到同一坐标系下。

多源遥感影像的配准可以实现不同时间、不同分辨率、不同角度、不同传感器的遥感影像融合，从而提高对地观测数据的时空分辨率和准确性。

目前，图像配准技术主要分为两种方法：基于特征点匹配和基于区域匹配。

基于特征点匹配的方法通常采用尺度不变特征变换算法（SIFT）、加速稳健特征算法（SURF）等，能够应对遥感影像的旋转、平移和缩放等形变情况。

而基于区域匹配的方法则主要采用相似性矩阵算法（SSD）和归一化互相关算法（NCC）等，适用于处理多目标、弱纹理、复杂背景的遥感影像。

图像配准的关键在于选取合适的匹配算法和精确的粗配准参数估计方法，从而实现有效的图像区域匹配。

目前，随着深度学习、人工智能和卷积神经网络等技术的不断发展和应用，遥感图像配准的精度和速度都得到了极大地提高，并逐渐向自动化、智能化、高精度化方向发展。

二、图像分类技术图像分类是指根据遥感图像中的地物特征和空间分布规律，将其划分成不同的类别，以实现对遥感影像的目标提取和地物分类。

多源遥感影像的分类应用广泛，如城市土地利用监测、自然资源调查、农业生产管理等。

目前，图像分类技术主要包括基于经验规则、基于传统机器学习算法和基于深度学习算法等方法。

其中，基于经验规则的分类方法针对特定的地物类型和场景，采用专家规则和知识经验进行分类。

而基于传统机器学习算法的分类方法则主要包括最大似然法（ML）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等，可以根据大量标注样本进行学习和分类。

基于深度学习算法的分类方法则主要是基于卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，通过多层神经元进行特征提取和分析，进而实现高精度的分类。

图像配准及多源图像融合技术研究一、图像配准技术介绍图像配准是指将两个或多个图像通过某种方法进行对齐，使得它们在空间位置上对应一致。

图像配准技术在医疗影像、遥感图像、地质探测等领域得到了广泛应用。

常见的图像配准方法包括基于特征点的配准、基于区域的配准、基于相位相关的配准等。

1.基于特征点的配准基于特征点的配准方法是指通过在图像中提取出关键点，并将其对应起来的方式进行图像配准的方法。

常见的特征点包括角点、边缘、斑点等。

该方法可以应对图像位置、形状、大小、光照等变化，因此具有较高的准确性和可靠性。

2.基于区域的配准基于区域的配准方法是指通过选择图像中相似的区域进行匹配的方法。

该方法可以较好地消除由于图像噪声、光照不均等产生的误差，但对于图像的变形较大时效果较差。

3.基于相位相关的配准基于相位相关的配准方法是指通过对两幅图像进行傅里叶变换后，进行相位相关计算的方法。

该方法可以较好地应对图像的位移、旋转等变化，因此被广泛应用于医学影像等领域。

二、多源图像融合技术介绍多源图像融合是指将多幅具有不同特征的图像融合成一幅新的图像。

多源图像融合技术可以提高图像的信息含量和品质，广泛应用于军事目标检测、环境监测、物体跟踪等领域。

常见的多源图像融合方法包括基于像素的融合、基于特征的融合、基于深度学习的融合等。

1.基于像素的融合基于像素的融合方法是指通过对多幅图像的像素进行加权平均、最大值、最小值等操作，得到一幅新的融合图像。

该方法简单易行，但缺乏对图像特征的有效提取，因此精度较低。

2.基于特征的融合基于特征的融合方法是指通过对各幅图像的不同特征进行提取，并进行特征融合的方法。

常见的特征包括颜色、边缘、纹理等。

该方法能够提取图像的细节信息，因此具有较高的融合精度。

3.基于深度学习的融合基于深度学习的融合方法是指通过使用卷积神经网络等深度学习模型对多个图像进行特征提取和融合的方法。

该方法具有较高的融合精度和泛化能力，但需要大量的图像数据和模型训练时间。

多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究一、本文概述本文主要研究多源遥感信息融合技术及其在地学中的应用。

多源遥感信息融合技术是一种将来自不同传感器或不同平台的遥感数据进行综合处理和分析的技术，旨在提高遥感数据的利用效率和解译精度。

该技术的研究已经成为遥感领域的一个重要方向。

本文首先对多源遥感信息融合技术进行了概述，介绍了其目的、意义以及国内外的研究现状。

详细阐述了多源遥感信息融合的理论基础，包括融合的概念、层次、模型和结构等。

接着，讨论了多源遥感影像像素级融合技术，包括融合过程、特点及其应用。

本文还探讨了基于不同理论的多源遥感信息融合方法，如Bayes融合法、DempsterShafer证据理论和改进的BP神经网络等。

在地学应用方面，本文研究了遥感技术为地学应用提供的数据来源和探索方式。

通过对遥感地学分析的基本思想进行研究，论述了遥感信息在地学中的应用，并结合实际案例进行了分析和讨论。

本文旨在为多源遥感信息融合技术的研究和应用提供理论和实践指导，以促进遥感技术在地学领域的进一步发展和应用。

二、多源遥感信息融合技术基础多源遥感信息融合技术是指将来自不同传感器、不同平台、不同时间和不同空间分辨率的遥感数据进行集成和综合分析，以获得更全面、更准确的地学信息。

该技术已取得显著进展，主要特点包括：数据来源广泛：随着航天技术的发展，遥感数据的获取平台和传感器类型日益丰富，包括光学传感器、雷达传感器、激光传感器等。

数据分辨率提高：遥感数据的分辨率不断提高，从早期的米级、公里级发展到亚米级、厘米级，甚至毫米级，提高了数据的细节信息含量。

数据融合技术成熟：多源遥感数据融合技术包括图像配准、图像增强、特征提取、分类识别等，实现了多源数据的有效集成和利用。

数据量大：遥感数据的体量庞大，处理和存储这些数据对计算资源和存储空间提出了挑战。

数据异质性强：多源遥感数据具有不同的传感器类型、分辨率和波段范围，导致数据异质性强，融合难度增大。

图像配准技术的研究进展随着数字图像的广泛应用，图像配准的研究成为了计算机视觉领域中的热点问题。

图像配准的目的是将多幅图像对齐，让具有相似结构的区域对应起来，以实现图像的融合、匹配等处理操作。

本文将探讨图像配准技术的研究进展以及其在实际应用中的表现。

1. 传统图像配准技术传统的图像配准技术包括基于特征的方法和基于区域的方法。

特征点匹配方法主要通过检测图像特征点，并利用这些特征点在不同图像间进行匹配。

该方法可以快速检测到图像中的显著特征，例如角点、边缘等，并在不同图像间强行建立对应关系。

而基于区域的方法则是在一定的区域范围内对图像进行匹配，从而找到最相似的图像区域。

传统的基于区域的方法通常需要事先提取出图像的大量特征，如SIFT、SURF、ORB等，再进行匹配操作。

虽然这些方法在特征提取和匹配方面表现优秀，但是面对图像缩放、旋转、仿射变换等图像变形问题时，具有一定的局限性。

2. 基于深度学习的图像配准技术基于深度学习的图像配准技术近年来受到广泛关注。

在深度学习领域，通过大量数据的训练和神经网络的优化，可以产生高精度的预测结果。

基于深度学习的图像配准技术主要采用生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）等方法。

该方法结合了机器学习和计算机视觉领域的先进技术，利用神经网络自动提取图像特征，并通过反向传播算法得到误差梯度，以此更新网络参数，从而实现图像配准。

3. 非监督学习配准技术传统的图像配准方法需要预先对图像进行标记或选择特定的特征点，然后进行匹配操作。

而非监督学习配准技术则无需进行标记或人工选择特征点，它可以通过对抗学习中的自监督训练方法来直接学习图像间的变换关系，以实现图像配准。

该技术主要依赖于大量的数据集和强大的神经网络，可以实现更加准确的图像配准效果。

4. 实际应用图像配准技术在实际应用中有着广泛的发展和应用。

医学图像配准是其中的一项重要应用，例如医学影像中，通过对CT、MRI等多幅图像进行配准可以建立各种网格模型，以便医生更好地诊断疾病。

遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展在遥感技术领域，多尺度数据融合技术是提高图像分析精度和效率的关键技术之一。

随着遥感技术的发展，获取的图像数据量日益庞大，如何有效地处理和分析这些数据成为研究的热点。

本文将探讨遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展。

一、遥感图像多尺度数据融合技术概述遥感图像多尺度数据融合技术是指将不同分辨率、不同传感器或不同时间获取的遥感图像数据进行处理，以获得更丰富、更精确的信息。

这种技术可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，增强图像的可解释性和应用价值。

1.1 多尺度数据融合技术的核心特性多尺度数据融合技术的核心特性包括以下几个方面：- 分辨率增强：通过融合不同分辨率的图像，提高图像的空间分辨率，使得细节特征更加清晰。

- 光谱增强：结合不同传感器获取的图像，可以扩展图像的光谱范围，提高光谱分辨率，从而获得更丰富的光谱信息。

- 时间序列分析：通过融合不同时间获取的图像，可以进行时间序列分析，监测地表变化和动态过程。

- 信息互补：不同传感器或不同时间的图像可能包含不同的信息，融合这些图像可以实现信息的互补，提高分析的准确性。

1.2 多尺度数据融合技术的应用场景多尺度数据融合技术在遥感领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖分类：通过融合不同尺度的图像，可以提高土地覆盖分类的精度。

- 环境监测：融合多时相的图像，可以监测环境变化，如植被生长、水体变化等。

- 灾害评估：在自然灾害发生后，融合多尺度图像可以快速评估灾害影响范围和程度。

- 城市规划：利用多尺度数据融合技术，可以为城市规划提供更详细的地表信息。

二、遥感图像多尺度数据融合技术的研究进展随着遥感技术的不断进步，多尺度数据融合技术也在不断发展和完善。

目前，研究者们已经提出了多种数据融合方法，并在实际应用中取得了显著效果。

2.1 常见的多尺度数据融合方法常见的多尺度数据融合方法包括：- 金字塔方法：通过构建图像的多尺度金字塔，实现不同尺度图像的融合。

多源遥感图像配准技术综述汪汉云1，王 程1，李 鹏1，钱智明1，郝胜勇2(1. 国防科技大学电子科学与工程学院，长沙 410073；2. 航天恒星科技有限公司，北京 100086)摘 要：从成像光谱特性、成像分辨率和成像模式等方面对可见光、红外、高光谱和合成孔径雷达传感器的成像特点进行分析，根据一致性特征描述方法对多源遥感图像配准算法进行分类，指出多源遥感图像具有成像特性变化大、相关度小、匹配特征的空间分布不均匀等特点，其配准技术的关键在于提取不变的图像特征以及得到有效的匹配特征。

关键词：多源遥感图像；成像特点；一致性特征；图像配准；匹配特征Review of Multi-source Remote SensingImage Registration TechniquesWANG Han-yun 1, WANG Cheng 1, LI Peng 1, QIAN Zhi-ming 1, HAO Sheng-yong 2(1. College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;2. Space Star Technology Co., Ltd., Beijing 100086, China)【Abstract 】This paper analyzes the imaging characteristics of sensors including visible, infra-red, hyperspectral and Synthetic Aperture Radar(SAR) from aspects of imaging spectral properties, imaging resolution to imaging modality. The algorithms for multi-source remote sensing image registration are classified by consistent features. It gives conclusions that multi-source remote sensing images have properties of various imaging properties, low correlations and matching features distributed nonuniformity spatially. The key of multi-source remote sensing image registration lies in extracting stable image features and getting suitable matching features.【Key words 】multi-source remote sensing image; imaging characteristic; consistency feature; image registration; matching feature DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.005计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第19期V ol.37 No.19 2011年10月October 2011·专栏· 文章编号：1000—3428(2011)19—0017—05文献标识码：A中图分类号：TN911.731 概述遥感图像配准技术是近年来发展迅速的遥感图像处理技术之一。