同样，对pan波段的遥感影像进行裁剪，得到遥感影像如图16。
图16
4.3 将Pan波段和多光谱波段进行融合，并对融合效果进行定性和定量评价
4.3.1 两种融合方法的原理
Gram-Schmidt 可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。 ① 从低分辨率的波谱波段中模拟出一个全色波段。
② 对该全色波段和波谱波段进行Gram-Schmidt变换，其中模拟的全色波段被作为第
一个波段。
③ 用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。 ④ 应用Gram-Schmidt 反变换构成pan锐化后的波谱波段。
Gram-Schmidt Spectral Sharpening方法进行图像增强能够比较好的保留原多光谱图像的光谱信息，使遥感影像的融合保留多光谱影像的增强效果。
用PC 可以对具有高空间分辨率的光谱图像进行锐化。 ① 先对多光谱数据进行主成分变换。 ② 用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被缩放匹配到第
一主成分波段，从而避免波谱信息失真。 ③ 进行主成分逆变换。函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将多光谱数据重
采样到高分辨率像元尺寸。
4.3.2 进行 Gram-Schmidt Spectral Sharpening融合
在ENVI软件中，选择Transform -> Image Sharpening -> Gram-Schmidt Spectral Sharpening ，在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File中选择Stack_b1-6162-7_CJ.img 多光谱波段，Spatial Subset 为Full Scene，Spectral Sunset为8个波段，如图17。
11
图17
在Select High Spatial Resolution Pan Input File窗口中选择b8_CJ.img 全色波段，如图18。
图18
Select Method for Low Resoution Pan选择Average of Low Resolution Multispectral File：利用多光谱波段的平均值来模拟低分辨率的全色波段。Resampling选择Nearest Neighbor，Output Result 选择保存路径，如图19。
图19
12
4.3.3 进行PC Spectral Sharpening融合
在ENVI软件中，选择Transform -> Image Sharpening -> PC Spectral Sharpening ，
在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File中选择Stack_b1-6162-7_CJ.img 多光谱波段，Spatial Subset 为Full Scene，Spectral Sunset为8个波段，如图20。
图20
在Select High Spatial Resolution Pan Input File窗口中选择b8_CJ.img 全色波段，如图21。
图21
Resampling选择Nearest Neighbor，Output Result 选择保存路径，如图22。
13
图22
4.3.4 融合效果进行定性评价
如图23为原始遥感影像与经过Gram-Schmidt Spectral Shaping处理后的影像。
图23
从图23，我们可以得到，Gram-Schmidt Spectral Shaping处理后的影像总体上来说分辨率有很大的提高，清晰度高，光谱信息比较丰富，但颜色的匹配还不是很理想，整个影像的色调基本上一致，呈现出泛红的现象，地物之间的辨别基本上是通过影像上的灰度信息，而色彩提供的信息量较少，区分度不高。
如图24为原始遥感影像与经过PC Spectral Sharpening处理后的影像。
图24
从图24，我们可以得到，PC Spectral Sharpening处理后的影像清晰度高，涵盖的地物信息量大，颜色的畸变很小，和Gram-Schmidt Spectral Shaping处理的影像效果类似，颜色的匹配还不是很理想，整个影像的色调基本上一致，呈现出泛红的现象，色彩不够丰富。在水域的地方颜色与原来的为黑色变成了青色，颜色变化差异较大。
14
定性评价结论，从图23、24，我们可以了解到提高空间分辨率效果最好的是Gram-Schmidt Spectral Shaping ；光谱变化较小的是PC Spectral Sharpening，但在水域的区域上，Gram-Schmidt Spectral Shaping 保持这原始影像的色彩。
4.3.5 融合效果进行定量评价(软件提供的计算方法)
在实验中，波段的选取为4，3，2波段。
在主窗口中，右击选择Z Profile，对比三个影像的情况(如图25)。
图25
从图25，我们可以得到，经过融合后，在Value上都有所增加，band1从90 -> 100；说明了融合后影像的亮度信息提高了。但PC和GS两者的Value通过图上很难分辨出区别。
图26 X Profile
图27 Y Profile
在ENVI 4.7软件中，选择Basic Tools ->Stayistics ->Compute Statistics，如图28。
15