针对不同融合算法的遥感影像分类方法研究 - 图文(2)

河南理工大学本科毕业论文

4.3.1 新方法的基本思想 ....................................................................................... 20 4.3.2 Matlab实现及结果 ........................................................................................ 20

5 融合图像的质量评价 ......................................................................................................... 24

5.1 定性评价 .................................................................................................................. 24

5.1.1 定性评价简介 ............................................................................................... 24 5.1.2 评价过程及结果 ........................................................................................... 24 5.2 直接定量评价 .......................................................................................................... 27

5.2.1 评价指标介绍 ............................................................................................... 27 5.2.2 Matlab实现及结果 ........................................................................................ 29 5.3 分类后精度评价 ...................................................................................................... 30

5.3.1 支持向量机分类 ........................................................................................... 31 5.3.2 分类精度评价 ............................................................................................... 33

6 总结 ..................................................................................................................................... 36 致 谢 ..................................................................................................................................... 37 参 考 文 献 ........................................................................................................................... 38

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1 绪论

1.1引言

遥感，字面意义即是遥远的感知，其发源于20世纪60年代初期，是以航空摄影技术为基础的一门新兴的探测技术。随着计算机技术、航空航天技术以及电子探测技术的日益发展成熟以及对地观测卫星的发射成功，遥感逐渐从单层次的技术发展为一项综合性的研究课题。20实际80年代，世界面临着人口、环境、建设、土地、材料、能源等方面的严重问题，人们发现遥感技术可以有效地帮助监测和解决这类问题，这也促进了遥感技术在化学、环境学、生物学、地学等学科领域的发展融合，最终，遥感逐渐发展成为一门综合性学科。因此，遥感的分类方法有很多，按照遥感平台及工作空间的不同，可分为近地遥感、地面遥感、航天遥感、航空遥感等，这也印证了遥感的作用领域之广泛，涉及到海陆空的各个方面；按照遥感的应用目的来划分，遥感可分为环境遥感、农业遥感、林业遥感、海洋遥感，土壤遥感以及地质遥感，可见遥感技术已经深入到人们的工作和生活，对各行各业的发展影响深远；按照电磁波探测波段来划分，遥感可分为可见光遥感、红外遥感和微波遥感。

随着遥感技术的发展 ，各种各样的遥感卫星陆续发射升空，这些配备不同型号传感器、拍摄仪器的遥感卫星源源不断的向地面传输着数量巨大且类型不一的遥感数据。这些数据大多以遥感影像的方式呈现，它们有着不同的空间分辨率、时间分辨率以及波谱分辨率。由于任何一种类型的遥感数据都有自己的优点和不足，且存在一定的冗余，所以，在使用上这些不同类型的遥感影像具有一定的互补性，如何有效地整合这些数据以获得更为丰富精准的信息成为亟待解决的问题。随后各种遥感影像融合方法应运而生。遥感影像融合是对多遥感器的影像像进行融合处理的过程，其方法是按一定的规则或算法进行运算处理，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。 1.2遥感影像融合的研究历程及现状

20世纪70年代，数据融合的概念开始出现，80年代初，遥感影像融合的概念也正式诞生。数据融合至今已有30多年历史。融合技术从像元级融合到特征级融合再到决策级融合已经历了三个历程。融合技术日益成熟的同时，也迎来了其研究发展的瓶颈期，目前，遥感影像融合领域主要集中在像素级融合，融合方法包括主成分变换、小波变换、IHS变换、Brovey变换等。

国际上，美国是图像融合领域开始最早和发展最快的国家。1979 年，Daliy 等人首先将雷达图像和Landsat-MSS 图像的复合图像应用于地质解译，被认为是最早的图像融合[1]。在二十世纪七十年代初期，美国国防部资助麻省理工大学开发的声纳信号处理系统中，就用到了融合技术，这也是融合技术较早的应用。至八十年代以来，美国军

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部一直对图像融合技术给予高度的重视，并建立了关于数据融合的军用系统。除了美国之外，英、法等发达国家也有较大的投入和研究，在算法融合、实际应用融合系统上也处于领先的地位。以小波变换发展历程为例，1909年哈尔（haar）提出了一个类似于傅里叶的基，被命名为哈尔小波，20实际70年代，法国物理学家Jean Morlet提出了小波变换的概念。1988年，Inrid Daubechies最先揭示了小波变换和滤波器组之间的内在关系，使离散小波分析变成现实。同年，法国科学家Stephane Mallat在构造正交小波基时提出了多分辨率的概念，形象的说明了小波多分辨率的特性，并提出了正交小波构造快速算法，被称为Matlab算法。1993年，Ranchin和Wald首先将DWT融合算法应用于遥感图像融合[2]。随后小波变换不断发展，成为应用数学一个新领域。

在国内，遥感融合技术的研究起步比较晚，直到1991年的海湾战争后才引起军方高层的重视，1995年5月，我国第一次关于数据融合的研讨会在长沙举行，本次研讨会由国防科工委组织，是一次非民间组织的研讨会，最终，遥感信息融合技术加入国家“863”计划，成为重点的研究的项目之一。目前，国内社会上，多传感器影像信息融合技术是一门正在蓬勃兴起的一门学科，应用前景十分广泛，影像融合技术成为研究热点，西工大、国防科技大、北京理工大学等在图像融合理论和应用领域做了很多研究，但和国际先进水平仍有较大差距。

可以看到，多源和多尺度融合是研究的热点，尤其是近几年，遥感融合技术逐渐应用到测绘、军事、医疗、人工智能、机器人等新的高新技术领域。虽然遥感融合技术发展迅猛，但也面临诸多问题，例如，在融合等级上，像素级融合依然是主流，特征级、决策级融合目前研究较少，基于自组织神经网络、模糊图像融合等研究处于起步阶段。 1.3本文的工作安排

本文的主要内容是在研究传统融合方法的同时，寻找新的融合理论及方法，并对各融合结果从定性和定量两方面进行评价，以验证各融合方法的优缺点。本文内容如下：

第一部分：绪论。主要论述了遥感融合技术的起源和背景，并详细介绍了遥感融合技术的研究历程和发展现状。

第二部分 …… 此处隐藏：5031字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……