【摘 要】
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随着航天遥感技术的发展，以及光学、热红外和微波等大量新型卫星传感器对地观测的应用，获取同一地区的多种遥感影像数据越来越多。通常，同一传感器获得遥感影像的光谱分辨率较高
【机 构】
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广东南方数码科技有限公司,广东 广州 510665
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随着航天遥感技术的发展，以及光学、热红外和微波等大量新型卫星传感器对地观测的应用，获取同一地区的多种遥感影像数据越来越多。通常，同一传感器获得遥感影像的光谱分辨率较高时，其空间分辨率相对较低。因此，如何将不同传感器获得的遥感影像结合起来，实现其优势互补和冗余控制，已成为遥感领域需要解决的关键问题;而多源遥感影像数据融合技术的出现，则为这些问题的解决提供了一个合理、有效的新途径。以QuickBird全色与多光谱数据为例,采用HPF变换、IHS变换、小波变换和PANSHARP方法分别进行影像融合;选取均值、标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和相对偏差作为融合影像客观定量评价指标,结合主观目视效果分析,对几种融合方法进行评价.实验结果表明:四种融合方法都能保留一定程度的光谱信息,并提高了影像的空间分辨率;针对QuickBird数据而言,综合考虑其光谱保真性、信息量和清晰度,PANSHARP为最佳融合方法.
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