一种高精度遥感影像配准融合方法

介绍了一种实用的高精度遥感影像配准、纠正、融合方法．该方法将数字摄影测量技术应用于遥感影像定量化处理，不仅解决了长期困惑遥感信息定量化处理的理论和实际应用问题，而且为大规模生产提供了实用的手段，使遥感信息定量化处理步入实际应用的新阶段．     

基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析（Principal Corn-ponents Analysis,PCA）变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离（MinimumNoiseFrac-tion,MNF）变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换（Wavelet Transformation,WT）融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。     

基于正交小波包遥感图像融合算法研究

正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分。首先推导了小波包分析的基本原理,并给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法,最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性。     

小麦叶面积指数的高光谱反演

以高光谱遥感技术实现了小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)的反演.对18种高光谱指数进行了比较分析,筛选出了可敏感反映小麦LAI的高光谱指数OSAVI,并以地面光谱数据为样本建立了小麦LAI的反演模型.分析表明,指数OSAVI所建立的反演模型校正集与预测集R2分别达0.823与0.818,在各指数中反演精度最高.利用反演模型逐象元对OMIS影像进行解算,实现小麦LAI的空间量化表达,并将反演结果与地面实测值进行回归拟合,发现两组数据的拟合模型R2达0.756,RMSE为0.500,具有较高的相似度.结果表明:以高光谱指数进行小麦LAI的反演是可行的,且OSAVI为优选指数.