遥感影像图像融合方法课件CATALOGUE目录• 遥感影像图像融合概述• 遥感影像图像融合基本流程• 遥感影像图像融合常用算法• 遥感影像图像融合效果评价• 遥感影像图像融合的未来发展01遥感影像图像融合概述遥感影像图像融合是将多源遥感影像数据按照一定的算法进行处理，得到一幅具有更多信息量的融合影像。提高遥感影像的清晰度、分辨率和信息量，改善图像质量，增强目标识别和特征提取的能力，为遥感应用提供更准确、可靠的数据支持。融合的定义与目的目的定义将同一区域的多幅不同传感器、不同时相、不同分辨率的影像进行融合，得到一幅多源信息融合的影像。多源影像融合将不同分辨率、不同尺度的影像进行融合，实现多尺度信息的综合和提取。多尺度融合将多光谱影像进行融合，实现光谱信息的综合和提取，提高光谱分辨率。多光谱融合将高光谱影像进行融合，实现高光谱信息的综合和提取，提高地物分类和识别的准确性。高光谱融合融合的方法分类通过遥感影像融合技术，提高遥感监测的精度和可靠性，为环境保护、资源调查、灾害监测等领域提供数据支持。遥感监测通过遥感影像融合技术，提高军事侦察和情报获取的精度和可靠性，为军事决策和行动提供数据支持。军事应用通过遥感影像融合技术，提取城市空间信息，为城市规划、城市管理等领域提供数据支持。城市规划通过遥感影像融合技术，监测农作物生长状况、土地利用状况等，为农业生产和资源管理提供数据支持。农业应用融合的应用领域02遥感影像图像融合基本流程预处理消除遥感影像的辐射失真，包括传感器响应非线性、地球大气吸收和散射等影响。纠正遥感影像的几何畸变，将其转换为标准地理坐标系。通过滤波技术降低遥感影像中的噪声，提高图像质量。提高遥感影像的对比度和清晰度，突出感兴趣的特征。辐射校正几何校正噪声去除图像增强光谱特征提取纹理特征提取形状特征提取空间关系特征提取特征提取01020304从多光谱遥感影像中提取地物的光谱信息，如反射率、波段比值等。分析遥感影像的纹理结构，提取地物的表面粗糙度、方向性等特征。提取地物的轮廓、边界、面积等几何特征。利用地理空间信息，提取地物之间的空间关系特征，如距离、方向等。基于像素点的融合方法，如加权平均、主成分分析（ PCA ）、多光谱与全色图像融合等。像素级融合将不同特征进行融合，如基于决策级、基于分类的融合等。特征级融合基于分类结果的融合方法，如贝叶斯分类器、支持向量机等。决策级融合利用多尺度...
