【ENVI入门系列】08.图像融合

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分享 2016-06-15
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目录
图像融合
1. 概述
2. 详细操作步骤
2.1 不同传感器图像融合
2.2 相同传感器图像融合

1.概述

图像融合,是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。
图像融合除了要求融合图像精确配准外,融合方法的选择也非常重要,同样的融合方法在用在不同影像中,得到的结果往往会不一样。如下表1.1中是ENVI中的几种融合方法的适用范围供参考。
表1.1 各种融合方法说明

注:GS融合方法是通过统计分析方法对参与融合的各波段进行最佳匹配,避免了传统融合方法某些波段信息过度集中和新型高空间分辨率全色波段波长范围扩展所带来的光谱响应范围不一致问题。这种方法可以满足绝大部分图像的融合。
本课题以不同传感器图像、相同传感器为例子学习图像融合。

2.详细操作步骤


2.1 不同传感器图像融合

下面以SPOT4 的10米全色波段和Landsat5 TM 30m多光谱的融合操作为例,学习图像融合操作流程,数据存放在"…\08.图像融合\数据\TM与spot"中。
(1)选择File > Open,将SPOT4数据bldr_sp.img和Landsat TM数据TM-30m.img分别打开。
(2)在Toolbox中,打开 / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening,在文件选择框中分别选择TM-30m.img作为低分辨率影像(Low Spatial)和bldr_sp.img作为高分辨率影像(High Spatial),单击OK。打开Pan Sharpening Parameters面板。
(3)在Pan Sharpening Parameters面板中,选择传感器类型(Sensor):Unknown,重采样方法(Resampling):Cubic Convolution,输出格式为:ENVI。
(4)选择输出路径及文件名,单击OK执行融合处理。
注:进度条显示在右下角。

图2.1 Pan Sharpening Parameters面板
(5) 显示融合结果,可以看到多光谱图像的分辨率提高到了10米。

图2.2查看融合结果

2.2 相同传感器图像融合

对于高分辨率影像,同样可以Gram-Schmidt Pansharping融合方法达到更好的效果,下面以QuickBird影像为例介绍这种融合方法,数据存放在"…\08.图像融合\数据\ Quikbird"中。ENVI5.1中,pansharping融合方法就是Gram-Schmidt Pan Sharpening选项。
(1)File > Open,打开影像文件qb_boulder_msi.img和qb_boulder_pan.img。
(2)在Toolbox中,打开 / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening,在文件选择框中分别选择qb_boulder_msi.img作为低分辨率影像(Low Spatial)和qb_boulder_pan.img作为高分辨率影像(High Spatial),单击OK。打开Pan Sharpening Parameters面板。
(3)在Pan Sharpening Parameters面板中,选择传感器类型(Sensor):QuickBird,重采样方法(Resampling):Cubic Convolution,输出格式为:ENVI。
注:传感器类型(Sensor)中还包括:GeoEye-1、Goktruk-2、IKONOS、landsat8_oli、landsat8_tirs、NPP VIIRS、Pleiades-1A/B、QuickBird、UI:GSS:Sensorrasat、Spot-6、Landsat ETM、WordlView-1/2。
(4)选择输出路径及文件名,单击OK执行融合处理。
注:进度条显示在右下角。

图2.3 Pan Sharpening Parameters面板
(5)显示融合结果,可以看到多光谱图像的分辨率提高到了0.7米。

图2.4 查看融合结果
练习数据下载:http://pan.baidu.com/s/1kTmPFxH
pdf操作文档下载:http://pan.baidu.com/s/1sjLjuOl
讲课录屏下载:http://pan.baidu.com/s/1eQH1ZJ8
文章来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v1p0.html

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