發(fā)布時(shí)間：2024-07-01 21:18

　　隨著遙感衛(wèi)星空間數(shù)據(jù)獲取能力和成像技術(shù)的提高,獲取影像的數(shù)量和影像分辨率不斷提高,高分辨率遙感影像逐漸成為社會發(fā)展、國防安全、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、災(zāi)害監(jiān)測等需求的主要信息來源。遙感影像融合可以綜合多幅影像的信息優(yōu)勢,產(chǎn)生的新的融合影像包含的信息更加適用于遙感應(yīng)用,更大地提高遙感影像的利用率。遙感影像的廣泛應(yīng)用促使大量的融合算法產(chǎn)生,如何為影像融合選擇合適的融合算法是遙感影像研究中一個值得探討的問題。根據(jù)遙感影像獲取傳感器的異同,可將遙感影像融合分為同源遙感影像融合和異源遙感影像融合,本文基于常用影像融合算法,針對同源/異源高空間分辨率全色和多光譜影像融合算法的選取進(jìn)行比較分析,并選取研究結(jié)果中融合效果最好的同源/異源高空間分辨率融合影像進(jìn)行綠地信息提取。本研究以合肥市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)與肥西縣交界區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū),使用IKONOS、SPOT6與GF-1遙感衛(wèi)星影像的全色影像與多光譜影像為數(shù)據(jù)源對同源、異源高空間分辨率遙感影像的融合算法選取以及融合影像綠地信息提取效果進(jìn)行分析研究。主要研究內(nèi)容及結(jié)果如下：1.同源高空間分辨率遙感影像融合算法優(yōu)選研究。遙感衛(wèi)星影像獲取平臺一般可以同時(shí)獲取高空間分辨率的全色影...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 遙感影像融合的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 存在問題及分析
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 章節(jié)安排
第二章 數(shù)據(jù)預(yù)處理與融合算法
    2.1 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.1.1 研究區(qū)域
        2.1.2 數(shù)據(jù)源
        2.1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.2 融合算法
    2.3 融合效果質(zhì)量評價(jià)
第三章 同源高空間分辨率遙感影像融合算法比較分析
    3.1 IKONOS影像預(yù)處理
    3.2 IKONOS同源影像融合實(shí)驗(yàn)
    3.3 空間特征及光譜特征分析
        3.3.1 定性評價(jià)
        3.3.2 定量評價(jià)
    3.4 地物分類精度分析
        3.4.1 地物分類
        3.4.2 分類精度評價(jià)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 異源高空間分辨率遙感影像融合算法比較分析
    4.1 GF-1與SPOT6影像預(yù)處理
    4.2 GF-1與SPOT6異源遙感影像直接融合算法研究及分析
        4.2.1 GF-1與SPOT6異源影像直接融合實(shí)驗(yàn)
        4.2.2 空間特征及光譜特征分析
    4.3 GF-1與SPOT6異源影像過渡融合算法研究及分析
        4.3.1 GF-1與SPOT6異源影像過渡融合實(shí)驗(yàn)
        4.3.2 空間特征及光譜特征分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 同源/異源高空間分辨率融合影像綠地信息提取比較分析
    5.1 數(shù)據(jù)源及城市綠地特征
        5.1.1 數(shù)據(jù)源
        5.1.2 綠地特征
    5.2 同源高空間分辨率融合影像綠地信息提取
        5.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.2.2 SPOT6同源融合影像綠地信息提取
        5.2.3 精度驗(yàn)證
    5.3 異源高空間分辨率融合影像綠地信息提取
        5.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.3.2 GF-1與SPOT6異源影像綠地信息提取
        5.3.3 精度驗(yàn)證
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表的論文
攻讀碩士期間參與的科研項(xiàng)目



本文編號：3999198