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题名高分二号卫星影像融合方法与效果评价
被引量：9
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作者
江威
何国金
倪愿
郑守住
马瑞琪
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机构
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国科学院大学
海南省地球观测重点实验室
三亚中科遥感研究所
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
同济大学测绘与地理信息学院
中国地质大学(武汉)李四光学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第15期120-125,共6页
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基金
国家重点研发计划全球变化及应对专项课题(2016YFA0600302)
海南省重大科技计划项目(ZDKJ2016021)和海南省重大科技计划项目(ZDKJ2016015-1)资助
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文摘
高分二号(GF-2)是我国高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗"亚米级"卫星,极大地提高了我国高空间分辨卫星影像的自给率。遥感影像融合是高分辨遥感处理和应用的关键流程,选择北京、大连和福州地区GF-2影像,采用彩色标准化变换(Brovey)法、相位恢复(Gram-Schmidt)法、色度空间变换(HSV)法、主成分变换(PCA)法和超分辨率贝叶斯(Pansharp)法共5种融合方法对实验区影像进行融合实验。首先对5种融合结果进行目视效果评价,然后构建了标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和扭曲程度5个指标对融合结果进行定量评价。结果表明:Pansharp法在图像信息、细节以及光谱都具有较好的保持效果,Gram-Schmidt和PCA次之,HSV和Brovey色彩失真较明显,该结论可为GF-2卫星影像科研和工程应用提供参考。
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关键词
高分二号卫星
影像融合
效果评价
图像处理
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Keywords
gf-2 satellite image fusion image assessment image processing
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于全参考“高分二号”卫星图像融合质量评价
被引量：2
- 2
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作者
孟凡晓
陈圣波
张国亮
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机构
吉林大学地球探测科学与技术学院
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出处
《航天返回与遥感》
北大核心
2016年第6期85-94,共10页
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基金
中国地质调查局项目"航空高光谱遥感调查"(12120113072901)
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文摘
利用八种常用的遥感图像融合方法对中国首颗亚米级卫星——"高分二号"(GF-2)进行全色与多光谱图像融合,并对融合结果做主客观评价。为充分考虑人眼视觉系统的参与,文章选取通用图像质量(Quality,下同)评价指数、视觉信噪比模型、多尺度结构相似度、视觉信息保真度准则、信息保真度准则、噪声质量检测六种经典的基于全参考图像质量客观评价模型作为长春市城区融合图像客观评价指标。结果表明:对于GF-2卫星图像融合,八种方法均在一定程度上增加了空间信息,同时保持了原始光谱信息。其中,融合效果最好的是HPF方法,Gram-Schmidt方法次之,Multiplicative、PCA、Subtractive、HCS、High Pansharp方法融合效果依次下降,Pansharp方法效果最差。
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关键词
图像融合
人类视觉系统
全参考图像质量评价
“高分二号”卫星
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Keywords
image fusion
human visual system
full reference image quality assessment
gf-2 satellite
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名面向地质应用的高分二号卫星影像融合方法评价
被引量：9
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作者
田青林
余长发
潘蔚
陈雪娇
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机构
核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期207-212,共6页
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基金
中核集团龙灿工程示范项目(遥LCEQ01-1)
国防重点实验室稳定支持科研项目(遥ZS1901)
遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室基金(遥ZJ2019-2)资助
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文摘
为了探讨不同影像融合方法在地质应用上的适用性,以高分二号(GF-2)影像为数据源,采用彩色标准化变换(Brovey)、超球体色彩空间变换(HCS)、相位恢复(Gram-Schmidt)、最邻近扩散(NNDiffuse)和高通滤波变换(HPF)等5种融合方法对全色和多光谱数据进行融合实验,并对融合结果进行质量评价。首先从定性和定量两方面进行评价,然后对融合影像进行岩性分类。结果表明:HPF和Gram-Schmidt方法无论是在定性、定量还是岩性分类应用上均具有较好的效果,NNDiffuse和HCS方法融合效果适中,Brovey方法色彩失真明显,该结论可为地质部门提高GF-2卫星的适用性以及对国产卫星数据的推广应用提供参考。
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关键词
高分二号
影像融合
质量评价
岩性分类
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Keywords
gf-2 satellite
image fusion
quality assessment
lithologic classification
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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