遥感数据融合方法

图像融合方案

第6组

1314100113李家旭

2015/9/27

一．技术流程图

QuickBird高分辨率影像 TM低分辨率影像 以QuickBird影像为基准进行几何校正 图像自动配准 图像融合 总结 图1 技术流程图

二．目的及内容

2.1 目的

对低分辨率TM影像和高分辨率Quickbirds影像进行融合。

2.2内容

⑴图像几何校正 ⑵图像自动配准 ⑶图像融合

三．图像几何校正

通过几何校正，使校正的RMS控制在0.5个像元值内。并且通过几何校正之后的两幅影像具有相同的地理参考。

四．图像自动配准

同一区域的图像，由于几何校正的误差，重叠区的相同地物不能重叠，这会对图像的融合造成影响。ENVI提供图像自动配准工具，能够自动产生匹配点，实现图像自动配准。

五．图像融合

图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样生成一幅高分辨率多光谱图像的遥感图像处理技术。使得处理后的图像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。

图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。图像融合有多种方法，分别是HSV变换、Brovey变换、乘积运算（CN）、主成分（PC）变换、Gram-Sch

介绍了目前常用的各种数据融合方法的优缺点。

数据融合方法

随着交通运行状态评价研究的不断发展，对数据的准确性和广泛覆盖性提出了更高的要求，在此基础上，不同的数据融合模型被引进应用于交通领域中来计算不同检测设备检测到的数据。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D．S理论等方法。

1现有方法应用范围

结合数据融合层次的划分，对数据融合方法在智能交通领域的应用作以下归纳总结：

表 数据融合层次及对应的方法

2各种融合方法的优缺点

主要指各种融合方法的理论、应用原理等的不同，呈现出不同的特性。从理论成熟度、运算量、通用性和应用难度四个方面进行优缺点的比较分析，具体内容如下：

(1)理论成熟度方面：卡尔曼滤波、贝叶斯方法、神经网络和模糊逻辑的理论已经基本趋于成熟；D—S证据推理在合成规则的合理性方

介绍了目前常用的各种数据融合方法的优缺点。

面还存有异议；表决法的理论还处于逐步完善阶段。

(2)运算量方面：运算量较大的有贝叶斯方法、D．S证据推理和神经网络，其中贝叶斯方法会因保证系统的相关性和一致性，在系统增加或删除一个规则时，需要重新计算所有概率，运算量大；D．S证据推理的运算量呈指数增长，神经网络的运算量随

太原理工大学毕业设计（论文）摘要

文 献 综 述

前 言

图像融合是信息融合的重要分支和研究热点。其目的是对多幅源图像的信息进行提取和综合，以获得对某一地区或目标更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。20世纪90年代以来，图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应用领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。尤其是近几年来，多传感器图像融合技术已成为机器人，智能制造，智能交通，医疗诊断，遥感，保安，军事应用等领域的研究热点问题。

正 文

按信息表征层次的不同，多传感器遥感图像融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是指直接对获取的各幅遥感图像的像素点进行信息综合的过程，从而使图像分割、特征提取等工作在更准确的基础上进行，并获得更好的图像视觉效果。像素级融合直观、操作简单，应用也最广泛。目前比较常用的像素级融合方法主要有IHS变换法、小波变换法、主成分分析（PCA）法和Brovey变换法等。特征级融合是指对图像进行特征抽取后，将抽取的边沿、形状、轮廓、纹理等信息进行综合分析与

本 科 毕 业 设 计（论文）

题目 针对不同融合算法的遥感影像

分类方法研究

院（系部）测绘与国土信息工程学院 专业名称 地理信息系统 年级班级 12-02 学生姓名 邹磊 指导教师 刘培

2016年 6月 6日

河南理工大学本科毕业论文

摘要

近年来，随着遥感技术的迅速发展，人们可以获得并使用数量丰富且各具特色的多源遥感影像数据。这些来自同一或不同传感器的影像数据各具自己的优势和不足之处，最为直接的例子就是多光谱影像数据具有良好的光谱特征，这可以帮助我们更好的分清地物的类别，但它的空间分辨率相对较差；而全色影像数据拥有较高空间分辨率，可以使我们很方便的分清地物细节和纹理特征，但其光谱特征很差。这意味着二者在空间分辨率和光谱分辨率两个方面就形成了一定的优势互补性。因此，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遥感领域重要的研究方向，而遥感融合技术就是因此而迅速发展并逐步完善的一个重要解决方法。遥感影像融合是对同一或不同遥感器的影像进行融合处理的过程，其基本思想是按一定的规则或算法对遥感影像进行运算处理，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成影像，以此获得比任何单一影像更精确、更丰富的信

多传感器数据融合技术及其应用

多传感器数据融合概念

数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器数据融合原理

多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样,充分利用多个传感器资源,通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。具体地说,多传感器数据融合原理如下:

1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)收集观测目标的数据;

(2)对传感器的输出数据(离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi; (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

遥感影像数据融合方法的 比较和分析

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

汇报内容一、选题依据研究意义 研究区选择

二、主要内容国内外遥感融合研究综述 本文研究的基础理论与技术思路 融合影像质量评价 融合影像地物辨识精度评价

三、结论

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

一、选题依据

1研究意义■ 由于遥感卫星成像原理不同或技术条件限制，任何单

一信息源都不能全面反映目标对象特征，为了充分利 用数据源，人们迫切寻求一种综合利用各源数据的技 术方法。数据融合技术在多源遥感数据的综合利用和 提高数据质量上提供了一个可行的方向。■ 在遥感 影像融合领域内出现了多种融合算法，都有不

同特点。因此，在进行融合处理前需要考虑针对具体 应用选择哪种融合模型最为适合？因此，对遥感融合 模型进行比较分析具有实际性意义，能够为日后分析 者选择最佳融合模型提供一些参考意见。

常规遥感影像数据融合方法的比较和分析

一、选题依据

2研究区数据选择SPOT5全色 及其多光谱数据。相同卫星系统所获取影像时间相 同，许多系统参数较为一致；这样可避免数据源类 型不同导致融合过程产生很多噪音和误差。地区为 开封市北部以及郊区，该地区地物种类较多，为平 原区，可避免

态势感知中的数据融合和决策方法综述

作者简介：盖伟麟(1987－)，男，硕士研究生，主研方向：网络与信息安全，态势感知；辛丹、王璐，硕士研究生；刘欣，讲 师、博士；胡建斌，副教授、博士。

收稿日期：2013-03-05 修回日期：2013-05-08 E-mail：gaiweilin54070225@163.com

态势感知中的数据融合和决策方法综述

盖伟麟 a，辛丹 a，王璐 b，刘欣 a，胡建斌b

(北京大学 a. 软件与微电子学院；b. 信息科学技术学院，北京 100871) 摘 要：

在赛博空间态势感知的相关研究中，处理不确定、不精确的多源异构信息是态势认识过程中需要解决的一个重要问题。为正确处理这些信息，提高对态势的认识，使得到的态势更具有正确性、时效性和全局性，研究数据融合方式和决策方式等现存的处理技术并进行综述。数据融合包含贝叶斯网络、D-S 证据理论、粗糙集理论、神经网络、隐马尔科夫模型及马尔科夫博弈论等方式，决策方式涵盖认知心理学、逻辑学、风险管理等。研究结果表明，目前的技术焦点呈现多样性，但在态势生成应用及验证方面仍有较大的改进空间。 关键词：赛博空间；态势感知；多源异构；数据融合；决策 Review of Date Fu

第２４卷第１期

２００７年２月

Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ

测绘科学技术学报

ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄ

ＶｏＩ．２４ＮＯ．１

Ｍａｐｐｉｎｇ

Ｆｅｂ．２００７

文章编号：１６７３—６３３８（２００７）０１－０００１一０４

多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨

崔铁军，郭黎

（信息工程大学测绘学院，河南郑州４５００５２）

摘要：针对人们对地理空间数据迫切需求，介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其５种表现形式，提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系。论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法。给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法。最后，讨论了地理要素几何位置的融合，以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法。

关

键

词：多源空间数据；数据集成；数据融合；地理空间数据模型

文献标识码：Ａ

中图分类号：Ｐ２０８

ＴｈｅＳｔｕｄｙｆｏｒＭｕｌｔｉｓｏｕｒｃｅＧｅｏｓｐａｔｉａｌＶｅｃｔｏｒＤａｔａＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎｄＦｕｓｉｏｎ

ＣＵＩＴｉｅ－ｊｕｎ，ＧＵＯＬｉ

（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ

天地图数据融合技术要求

(试行)

国家测绘地理信息局

2014年2月

目 录

1 2 3 4 5

说明........................................................................................................................................... 1 技术依据 ................................................................................................................................... 1 术语........................................................................................................................................... 1 成果数据规格 .....................................

第五章 数据关联

数据关联是多传感器信息融合的关键技术，应用于航迹起始、集中式目标跟踪和分布式目标跟踪。主要有以下几种：

a、观测与观测、或观测与点迹的关联：用于航迹起始或估计目标位置 b、观测与航迹关联：用于目标状态的更新

c、航迹与航迹关联：用于航迹融合，局部航迹形成全局航迹 数据关联的一般过程：

例：有两个实体A1和A2，三个测量Z1、Z2和Z3，对测量与实体进行关联

1、建立关联门，确定关联门限：椭圆关联门 2、门限过滤：将测量Z1过滤掉 3、确定相似性度量方法：几何向量距离 Sij?(Zi?Aj)2

4、建立关联矩阵

?S21??S31S22??1???S32??76?? 2?5、确定关联判定准则：最近邻方法

6、形成关联对

Z2?A1 Z3?A2

一、关联门与门限：关联门通常有两种，矩形和椭圆形 椭圆门：

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位置：d2?12?x2?x1???x?????y2?y1??0??T?0?2?x2?x1??x2?x1??y2?y1?2???221??y?y??x?y1??22?y??

位置速度：d2?G?x2?x1?2?2x??y2?y1?2?2y??2?x?1??x2?2?x??2?y?1