关于多源遥感图像融合方法研究毕业论文，后面附matlab代码

基于MATLAB多源遥感图像融合及效果评价。融合方法有加权融合、基于IHS变换融合、基于主分量变换融合和基于小波变换融合。

多源遥感影像数据融合技术探讨，姚静，康停军，针对当前海量遥感数据与相对较低的数据利用率并存的现状，探讨了数据融合的概念，融合的三个层次：像素级、特征级和决策级融合，

Fusion ##多源遥感图像融合系统 ## ##

选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.

针对森林复杂冠层结构和林分高密度下遥感树种识别精度不高的问题,将能够提取高维数据立体特征的三维卷积神经网络(3D-CNN)引入到遥感影像树种识别中,并利用残差网络(ResNet)对其进行改进,提出三维残差卷积神经网络(3D-RCNN),以减小网络深度带来的误差,降低退化现象的影响。联合高分五号高光谱数据(GF-5 AHIS)和高分六号高空间分辨率数据(GF-6 PMS),辅以森林资源数据和外业调查数据构建样本集。结合3D-RCNN思想构建树种识别模型。实验结果表明:相较于传统3D-CNN,3D-RCNN将模型网络从12层增加到18层,能够深化网络结构,缓解网络退化;联合GF-5 AHIS和GF-6 PMS,3D-RCNN能够有效地识别北亚热带森林树种,且识别精度(91.72%)要优于传统3D-CNN(85.65%)和支持向量机算法(85.22%)。

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由于土壤含水量的变化周期较短，灌溉过程的监测需要准逐日土壤含水量数据辅助。 Ø 光学影像具有较好的数据重访条件，但利用指数方法获取土壤含水量难以脱离地面实测数据的限制； Ø 单一数据源难以满足灌溉用水监测的需求。