高分辨率遥感影像融合基本理论及预处理技术介绍及分析一、讨论背景1
1 讨论目的以及应用领域随着遥感技术的快速进展,越来越多的不同类型遥感器被用于对地观测,这些多角度、多传感器、多平台和高时间分辨率、高空分辨率、高时间分辨率的遥感图像数据,各自具有自己的优势和局限性
为了能更加充分、有效合理的利用和开发这些海量数据资料,遥感数字图像融合技术便应运而生,它作为遥感图像信息提取的一种有效工具,已经成为遥感讨论的前沿问题,并且在这几年里,遥感图像融合技术的进展突飞猛进
关于数据融合的概念最早出现于 20 世纪 70 年代初,并且是在 80 年代慢慢进展起来的一门新兴的信息处理技术,在当时被称为多传感器混合或者是数据融合
遥感图像融合是一个对多传感器的图像数据和其它信息处理的过程
它的重点在于把那些在时问或空间上冗余或互补的多源数据,根据一定的算法或规则进行运算处理,以猎取对同一目标更为全面、更为可靠、更为准确的图像,生成一幅具有新的波谱和空间特征的合成图像
它不仅仅是简单的数据间的复合,而是需要强调信息的优化,以突出专题信息,消除或抑制无关的信息,改善目标识别的图像环境,增加解译的可靠性,改善分类、扩大应用范围和效果,减少模糊性
通过大量的讨论发现,通过不同传感器、不同方式猎取的大量遥感图像数据之间,既具有互补性,又存在极大的冗余性
如何从这些兼有互补性和冗余性的多源海量遥感数据中有效、合理的提取更有用、更精练、质量更高的信息,为辅助决策系统提供决策依据,已经成为一个迫切需要得到解决的前沿性问题,遥感图像融合技术就成为一个讨论热点
如今,遥感图像融合技术在很多领域都表现出巨大的应用前景
例如Landsat TM 图像与 SPOT 图像融合既具有多光谱特点又具有高空间分辨率特点,有利于对目标的提取与分类;红外图像与可见光图像融合可以更好地帮助直升机飞行员进行导航
随着多传感器图像融合