TM与SPOT影像融合算法比较研究

随着遥感技术的发展 ,获取遥感数据的手段越来越丰富 ,各种不同的传感器所获取的影像数据与日俱增 ,在同一地区形成了多时相、多分辨率的影像序列金字塔。如何综合各种类型的遥感影像信息 ,提高遥感数据的利用效益已成为遥感应用的瓶颈问题。多源遥感数据融合技术是解决这一问题的有效手段 ,即将同一地区不同类型的影像数据进行空间配准 ,然后采用一定的算法将各种影像数据中所含的信息优势或互补性有机的结合起来 ,产生新影像的过程。以 Landsat和 SPOT数据为例进行了这方面的探讨。为了充分利用 TM丰富的光谱信息和 SPOT较高的空间分辨率 ,研究中引入了 4种影像融合算法 :加权融合、K— L变换、K—T变换、基于信息特征的融合。通过信息量和分类精度的比较 ,表明基于信息特征的融合效果较好。