基于TerraSAR-X和CBERS影像融合的水體信息自動提取研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著遙感技術的發(fā)展,越來越多不同類型的傳感器被用于對地觀測。光學傳感器獲取的數(shù)據(jù)光譜信息豐富,但易受大氣條件的干擾。SAR是一種主動式相干微波遙感系統(tǒng),可以全天時、全天候工作,并且對地物具有一定的穿透力,SAR圖像紋理信息豐富,但存在大量的斑點噪聲。因此有必要綜合兩類影像的信息,達到優(yōu)勢互補、改善圖像的空間分辨率和光譜信息的目的。本文以CBERS多光譜影像和TerraSAR-X影像為數(shù)據(jù)源,進行融合算法的研究,并采用分類的方法提取水體信

2、息。所做的主要工作包括:
   (1)分析了影像融合預處理中的關鍵技術,針對本文數(shù)據(jù)源的特點采取不同的輻射增強方法。
   (2)歸納和分析了基于像素級的多源遙感影像數(shù)據(jù)融合算法。重點研究了小波及小波包變換法,包括分解層數(shù)、小波基和融合規(guī)則的確定。定性、定量地評價各種算法的性能,結(jié)果表明小波變換法能較好地保持源圖像的光譜信息和紋理細節(jié)。
   (3)將小波邊緣檢測與融合算法相結(jié)合,對增強邊緣特征的影像融合方法進行

3、了初步探索。并結(jié)合邊緣增強算子與像素級融合算法,研究了突出邊緣特征融合的改進方案。試驗結(jié)果表明邊緣增強算法在突出地物邊緣特征的同時也丟失了部分細節(jié)。
   (4)通過對不同融合算法的定量評價發(fā)現(xiàn),圖像的細節(jié)和光譜信息是兩個相互消長的因素,結(jié)果影像的優(yōu)劣不能只依據(jù)某個指標來判定,更重要的是應用目的。因此本文采用水體提取的結(jié)果來評價何種融合算法更為有效。
   (5)采用最大似然法和支持向量機分別對原CBERS多光譜影像和各

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