针对不同融合算法的遥感影像分类方法研究 - 图文(9)

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1.原始多光谱和全色影像的分类评价精度结果都很低，而融合后的影像精度指数都普遍较高，这说明原始影像虽然各具优点但也有一定的局限性，其整体性能不好导致它们不能很好的直接去应用。遥感融合则可以中和其优点和不足，得到各方面都比较优越的融合图像，在应用效果层面也相应的得到了很大的提升。

2.新方法和其他传统融合方法的总体精度的结果均达到90%以上，且新方法结果均高于其他传统融合方法，这说明IHS和小波变换相结合的新方法不仅可以有效整合多光谱和全色影像数据的优点，还可以充分发挥利用IHS变换和小波变换的优点。这也说明新方法具有很强的实际应用能力，可以满足现实生产的需要。

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6 总结

本文通过查阅相关资料和书籍，详细的介绍了遥感影像融合技术的发展历程、存在问题和研究方向。并阐述有关影像融合的一些基础理论，包括遥感影像的三个基本特征（空间分辨率、波普分辨率、时间分辨率）和影像融合发展的三个层次（像素级融合、特征级融合、决策级融合）。其中，像素级融合中的PCA分析、Brovey、Gram-Schmidt、IHS、小波变换等算法是本文研究的重点。除了理论的分析外，本文还介绍了大量实验内容及结果。总的来说，实验部分实现了以下内容：

1.本文使用ENVI4.8软件完成了主成分分析、Brovey变换、Gram-Schmidt变换等传统融合算法的实验，并利用支持向量机分类器对所有融合结果（包括MATLAB R2012b实现的结果）进行典型地物分类提取，最后利用混淆矩阵法得出分类结果的精度评价报告，并把所有结果报告的有用部分分析汇总成一个表格，以方便最后的对比评价。

2.本文通过MATLAB R2012b软件编程实现了IHS变换、小波变换和二者相结合新方法的融合实验，并编程实现了图像熵、清晰度、相关系数、联合熵、偏差指数和光谱扭曲度等定量评价指标，最终得到各融合前后影像的质量评价精度报告。最后汇总分析各报告的指标参数。

3.本文最后通过观察比较汇总的融合影像，主观的评价了融合图像的质量；通过比较汇总的融合质量参数表和分类精度参数表，客观真实的评价了融合的质量和分类的精度，且最后的分类精度也从目的层面侧面的评价了各融合方法的融合质量。

通过上述实验，可以得到本文的最终结论——各融合方法都可以利用多光谱和全色影像的互补性和冗余性来不同程度的改善图像的质量，得到更高空间分辨率和更丰富光谱特性的融合影像。且实验结果最终证明，本文重点开发研究的IHS和小波变换相结合的新方法可以在大幅提高原始影像分辨率的同时保持较好的光谱特征，另外，新方法集IHS变换和小波变换的优点于一身，不仅成功的克服了单一IHS变换光谱扭曲严重的缺点，还克服了单一小波变换空间分辨率提升不高的弊病。相对于其他传统融合方法，新方法以较高的图像熵和较少的偏差指数证明了其具有信息和光谱丢失很少的优越性，这也说明新方法具有很好的实际应用价值。

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致谢

首先，由衷的感谢我的指导老师刘培，刘老师不仅是我大学生涯对我帮助最大的人，更是我的良师益友。从论文的选题、资料的收集到实验的操作，从论文的写作、初稿的完成到论文的定稿无不凝聚着刘老师的悉心指导和帮助。学习研究上，刘老师依靠其渊博的学识给予我很多的思考和启发，每当我遇到难题，老师总是耐心的鼓励并引导我，以此激发我的潜能，让我独立的攻破难题，这对我以后的工作能力和态度也影响巨大。生活处世上，刘老师的态度和蔼可亲，责任心特别强，每周都会联系我们询问有关毕业设计和生活方面的困难。

其次，我要特别感谢大学四年生涯中所有教过我的任课老师，正是他们的谆谆教诲经过四年的不断的积累才成就了今天的我，可以说我的成长源自于他们的辛勤的栽培。另外，感谢和我一起做毕业设计的小伙伴们，在遇到困难的时候，我们一起互相学习和帮助，在成功的时候，我们也一起击掌庆祝。在这里，我要特别感谢他们的患难与共。

最后，特别的感谢我的家人、亲戚和朋友，我的成绩离不开他们默默的支持和培养。从我刚出生到现在，从小学到大学，他们一直在我背后无私的奉献，对我的成长倾注了太多的心血，他们是我第一个也是一辈子的老师。

谨向所有帮助我的同学和朋友们表示感谢！

谨向百忙之中参加我论文答辩的老师和专家们表示诚挚的谢意！

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[21]王艳梅．基于ENVI的高分辨率遥感图像在道路提取中的应用 …… 此处隐藏：1890字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……