李 聪，崔希民，王 强，崔佳洁，王 孟

(中国矿业大学 地球科学与测绘工程学院,北京 100083)

WorldView-2遥感影像融合方法研究

李 聪，崔希民，王 强，崔佳洁，王 孟

(中国矿业大学 地球科学与测绘工程学院,北京 100083)

随着遥感技术的发展，遥感影像的处理变得越来越重要，其中遥感影像的融合是遥感图像处理的重中之重。近年来，提出许多遥感影像融合的方法，以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源，采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法，以ENVI4.8为处理平台进行影像融合，并利用定量评价指标进行定量化评价。试验结果表明，Gram-Schmidt融合方法对高分辨率影像融合效果最为理想。

影像融合；WorldView-2；Gram-Schmidt；HSV；Brovey；PCA

遥感影像融合是将低空间分辨率的多光谱影像和高空间分辨率的单波段影像重采样生成1幅高分辨率多光谱影像的图像处理技术，使得处理后的影像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。随着遥感技术的发展，人们对于遥感影像融合的研究也更加深入，Yangrong Ling、Manfred等人提出了一种基于高通滤波的傅里叶变换的HIS高分辨率遥感图像融合算法[1]，该方法用于QuickBird和IKNOS影像取得了很好的效果；陆欢等人提出了基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法[2]，该算法在保持光谱信息的同时，有效地提高了空间细节信息；蒋年德等人提出了基于Curvelet变换的遥感图像融合算法[3]，该方法与小波融合算法相比，具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力；朱继文等采用Haar小波方法，对遥感图像进行尝试性的数据融合，证实了Haar方法比传统方法精度高[4]。……