一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例

王忠武, 刘顺喜

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2012 > 37(2): 149-153

王忠武, 刘顺喜. 一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 149-153.

引用本文:

王忠武, 刘顺喜. 一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 149-153.

WANG Zhongwu, LIU Shunxi. A Practical Method for Improving Fusion Quality of High-resolution Optical Image—Taking IKONOS as Examples[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 149-153.

Citation:

WANG Zhongwu, LIU Shunxi. A Practical Method for Improving Fusion Quality of High-resolution Optical Image—Taking IKONOS as Examples[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 149-153.

一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例

王忠武¹,
刘顺喜¹

¹中国土地勘测规划院,北京市西城区冠英园西区37号100035

基金项目: 国土资源高分应用示范系统先期攻关资助项目(E02021112)

作者简介:
王忠武，博士，现主要从事土地遥感、光学遥感图像处理的技术与应用研究工作。

中图分类号: P237.3

A Practical Method for Improving Fusion Quality of High-resolution Optical Image—Taking IKONOS as Examples

WANG Zhongwu¹,
LIU Shunxi¹

¹China Land Surveying & Planning Institute,37 Guanyingyuan,Xicheng District,Beijing 100035,China

Funds: 国土资源高分应用示范系统先期攻关资助项目(E02021112)

摘要: 以IKONOS影像为例,从常用的五类融合方法的缺点出发,通过分析植被对融合质量的影响,提出了顾及植被影响的基于变换融合和滤波融合的组合融合模型,并总结出影响融合质量的三个因素,进而有针对性地设计并集成了改进方法,以提高融合质量。结合真实影像融合实验,比较了不同的改进组合融合方法。结果表明,相对于常用方法,基于组合模型的融合方法具有很大的优越性,同时采用改进植被指数固定阈值植被分离法、变换融合改进方法和滤波融合改进方法的组合融合方法具有最优的融合效果,是一种能有效提高IKONOS影像融合质量的实用方法。
- IKONOS影像 /
- 融合质量 /
- 组合模型 /
- 植被
Abstract: Taking IKONOS as examples,by analyzing the shortages of five traditional kinds of fusion methods and the unique characteristic of vegetation on fusion quality,a fusion model,considering these influences by combining fusion methods based on transformation and those based on filtering,was proposed to improve fusion quality.Then,three key factors for fusion quality were concluded and improved methods were introduced.The comparisons were carried out on real image among different improving methods.The results show that the methods based combining fusion model always outperform the traditional ones,and that the most practical method with the best fusion quality is the method,which adopts the new strategies including vegetation-separated with fix-threshold on improved vegetation index,improved transformation fusion method and improved filtering fusion method.
- IKONOS image /
- fusion quality /
- combining model /
- vegetation

[1]	邓玥, 余江, 郭文飞, 陈起金, 刘经南. 信号遮挡环境下融合TOA/AOD的5G/SINS组合导航算法模型与精度分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(7): 1133-1139. doi: 10.13203/j.whugis20200585
[2]	罗玲, 毛德华, 张柏, 王宗明, 杨桄. 基于Landsat OLI影像的典型湿地芦苇植被光能利用率遥感反演方法初探 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(4): 524-533. doi: 10.13203/j.whugis20180294
[3]	李营, 陈云浩, 陈辉, 王晨. GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
[4]	孟令奎, 朱会玲, 谢文君, 胡艺杰, 张文. 分布式MODIS植被供水指数生产模型研究与实现 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(5): 676-683. doi: 10.13203/j.whugis20150699
[5]	魏博文, 熊威, 李火坤, 彭圣军, 徐镇凯. 融合混沌残差的大坝位移蛙跳式组合预报模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(9): 1272-1278. doi: 10.13203/j.whugis20140570
[6]	黄谟涛, 欧阳永忠, 刘敏, 翟国君, 邓凯亮. 融合海域多源重力数据的正则化点质量方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(2): 170-175.
[7]	甘文霞, 沈焕锋, 张良培, 龚威. 采用6S模型的多时相MODIS植被指数NDVI归一化方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(3): 300-304. doi: 10.13203/j.whugis20120731
[8]	闫利, 胡晓斌. 利用Contourlet-SSIM视觉模型的IKONOS图像质量评价研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(1): 12-16.
[9]	王伦澈, 龚威, 张淼, 马盈盈. 武汉地区植被NPP动态监测研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(5): 548-552.
[10]	詹总谦, 来冰华, 万杰, 李楼. 一种利用纹理特征和朴素贝叶斯分类器检测近景影像植被的方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(6): 665-668.
[11]	江淼, 张显峰, 孙权, 童庆禧. 不同分辨率影像反演植被覆盖度的参数确定与尺度效应分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(3): 311-315.
[12]	韩萍, 王鹏新, 张树誉, 朱德海. 基于条件植被温度指数的干旱预测研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(10): 1202-1206.
[13]	王忠武, 刘顺喜, 陈晓东. IKONOS图像融合中自动拟合低分辨率全色图像的方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(11): 1283-1287.
[14]	管玉娟, 张利权, 陈春祥. 基于CO-CA的海岸带盐沼植被动态扩散模型研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(6): 701-705.
[15]	李存军, 刘良云, 王纪华, 赵春江. 基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(9): 947-950.
[16]	黄昕, 张良培. 基于光谱变换与融合的IKONOS多光谱影像分类 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(6): 502-505.
[17]	刘良明, 梁益同, 马慧云, 黄靖. MODIS和AVHRR植被指数关系的研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(4): 307-310.
[18]	李均力, 贾永红. 基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(4): 302-306.
[19]	李德仁, 邵巨良. 影像融合与复原的小波模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1996, 21(3): 213-217.
[20]	何宗宜, 屠龙海. 地图质量评判的数学模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1994, 19(3): 221-226.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 704
HTML全文浏览量: 37
PDF下载量: 416
被引次数: 0

一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例

王忠武¹,
刘顺喜¹

¹中国土地勘测规划院,北京市西城区冠英园西区37号100035

基金项目: 国土资源高分应用示范系统先期攻关资助项目(E02021112)

作者简介:
王忠武，博士，现主要从事土地遥感、光学遥感图像处理的技术与应用研究工作。

收稿日期: 2011-12-15
刊出日期: 2012-02-05

中图分类号: P237.3

关键词:

摘要: 以IKONOS影像为例,从常用的五类融合方法的缺点出发,通过分析植被对融合质量的影响,提出了顾及植被影响的基于变换融合和滤波融合的组合融合模型,并总结出影响融合质量的三个因素,进而有针对性地设计并集成了改进方法,以提高融合质量。结合真实影像融合实验,比较了不同的改进组合融合方法。结果表明,相对于常用方法,基于组合模型的融合方法具有很大的优越性,同时采用改进植被指数固定阈值植被分离法、变换融合改进方法和滤波融合改进方法的组合融合方法具有最优的融合效果,是一种能有效提高IKONOS影像融合质量的实用方法。

English Abstract

王忠武, 刘顺喜. 一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 149-153.

引用本文:

王忠武, 刘顺喜. 一种提高高分辨率光学影像融合质量的实用方法——以IKONOS影像为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 149-153.

WANG Zhongwu, LIU Shunxi. A Practical Method for Improving Fusion Quality of High-resolution Optical Image—Taking IKONOS as Examples[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 149-153.

Citation:

WANG Zhongwu, LIU Shunxi. A Practical Method for Improving Fusion Quality of High-resolution Optical Image—Taking IKONOS as Examples[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(2): 149-153.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码