城市卫星遥感图像融合处理质量评价研究

常用的遥感融合方法常导致较严重的光谱畸变,为减少融合图像光谱特征的扭曲,提出三种新融合方法即合成变量比值法(SVR)、平滑滤波亮度调制法(SFIM)和Gram_Schimdt变换法(GS)。采用定量分析方法,分别对中等分辨率Landsat ETM+数据和高分辨率Quickbird数据的融合效果进行了评价。结果表明,不同方法具有不同的光谱保真度和空间信息融入度。同一种方法对于不同分辨率的遥感数据具有不同的融合效果。对中等分辨率Landsat ETM+数据,SFIM能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用中等分辨率Landsat ETM+数据进行融合处理时,SFIM优于合成SVR和GS;在高分辨率Quickbird数据的融合中,SVR能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用高分辨率Quickbird数据进行融合处理时,SVR则优于SFIM和GS。在中等分辨率Landsat ETM+数据、高分辨率Quickbird数据融合处理中,基于SFIM、SVR融合方法能分别获得较好的视觉效果,又能改善目视解译和遥感分类精度。