【摘 要】
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Sentinel-2和HJ-1A/1B等卫星遥感影像数据无全色波段,而是有不同空间分辨率的多个波段,这时如何融合各个波段的数据,获取同时综合了空间和光谱分辨率两种优势的产品,就成为类似遥感数据应用面临的重要问题.以Sentinel-2B影像为数据源,利用相关系数最大法、中心波长最近邻法、像元最大法和主成分分析4种方法从4个10m分辨率的波段中产生一个高分辨率波段;用主成分分析、高通滤波、小波变换、
【机 构】
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福建师范大学福建省陆地灾害监测评估工程技术研究中心,350007 福建师范大学福建省陆地灾害监测评
【出 处】
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第20届华东六省一市测绘学会学术交流会(上海)
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Sentinel-2和HJ-1A/1B等卫星遥感影像数据无全色波段,而是有不同空间分辨率的多个波段,这时如何融合各个波段的数据,获取同时综合了空间和光谱分辨率两种优势的产品,就成为类似遥感数据应用面临的重要问题.以Sentinel-2B影像为数据源,利用相关系数最大法、中心波长最近邻法、像元最大法和主成分分析4种方法从4个10m分辨率的波段中产生一个高分辨率波段;用主成分分析、高通滤波、小波变换、Gram-Schmidt变换以及Pansharp共5种融合方法,对产生的高分辨率数据和6个20m多光谱数据进行融合,并从定性和定量(信息熵、平均梯度、光谱相关系数、均方根误差和通用图像质量指数)两个方面对融合效果进行评价,结果表明:4种高分辨率影像选择(合成)方案中,主成分分析空间细节增强能力最佳,相关系数最大法、中心波长最近邻法和像元最大法光谱信息保持和整体质量最佳;5种融合方法中,Pansharp融合效果最好.
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