江苏师范大学本科生毕业设计 基于ENVI的多源遥感影像数据融合分析
主观评价：（1）从色彩上讲IHS融合变换和PCA融合变换色彩的变化较大，蓝色的道路变成浅蓝色，粉红色的土地变成暗红色和深红色，红色的树木变成暗红色。Brovey融合变换的颜色变化不深，红色的树木变成了亮红色，粉红色的土地变成了浅红色，加权融合法的颜色变化不大，同一类对象的颜色基本保持一致，可见加权融合法在保持光谱特性的性能优于其他三种融合方法。
（2）从清晰度、纹理边缘来看，融合影像上地物与地物之间的分界线都能清晰辨认，像道路，房屋边界等线状物都比原始影像要清晰，加权融合法和PCA 融合法比IHS融合法和Brovey融合法的图像更清晰，道路、房屋的边界等线状地物的构像在图5-1和图5-5中有清晰的反差,对比图5-1和5-5房屋边线细小纹理，图5-1比图5-5更清晰，综上主观评价中加权融合法效果最好，其次是PCA融合法，IHS融合法，Brovey融合的图像效果和其他三种融合方法相比最差。
客观评价：实验数据如表5-6所示。
表5-6 实验数据分析结果
Table 5-6 The Results of Experimental Data Analysis
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与对应
影像
波段号
均值
标准差
熵
平均梯度
多光谱波段相关系数
Quickbird多光谱 Quickbird全色影像 加权融合法
4 3 2 1 4 3 2 4 3 2 4
IHS变换
3 2
PCA变换
法
4 3 2
65.476 70.843 74.263 136.106 65.862 71.230 74.650 40.770 46.325 47.102 64.017 71.650 73.463 137.726 134.010 136.242
20.070 18.675 20.086 27.636 21.533 20.163 21.776 11.055 16.880 12.784 18.884 23.502 20.032 15.457 18.665 23.076
6.0372 6.0733 6.1104 4.9831 6.3155 6.3005 6.3704 5.2688 6.0135 5.5068 5.9374 6.3513 6.0078 5.8501 6.0676 6.4616
3.4023 3.0011 4.1711 11.1472 9.1346 9.1047 9.8118 3.7235 4.2410 4.5037 5.2264 5.9580 6.3582 7.9425 5.0333 8.9250
1 1 1 0.9171 0.9067 0.9188 0.9161 0.9580 0.9178 0.9152 0.9515 0.9170 0.2261 0.9436 0.6331
与全色影像相关系数 0.1355 0.6378 0.5758 1 0.2706 0.7450 0.6712 0.4701 0.6400 0.8222 0.3667 0.6361 0.7482 0.8733 0.6377 0.9420
Brovery 变换
从上表可以清楚四融合方法和融合图像的面积变化率是最高的主成分变换，远高于其他三种方法的融合。在主观和客观评价中主成分变换法的光谱失真是最大的，从而导致了主成分变换融合影像分类误差较大的现象。尽管 IHS 变换和 Brovery 变换的融合影像分类后影像面积的的变化率较小，但都对原始影像的光谱特性产生了不同程度的影响，另外因为IHS 变换和 Brovery 变换融合影像的空间分辨率都有了提高，并且加强了影像的纹理信息，所以在高密度建筑物的分类提取中发挥出优势。平均梯
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度的加权融合方法进行图像融合和原始图像的相关系数最高，加权融合方法保持光谱特征和地形的细节表达的能力。所以在低频地物信息的提取和高频信息的提取上都展现出了优势，因此在融合影像的分类结果中加权融合影像的面积变化率是最低的。
6 总结与展望
6.1 总结
（1）本文阐述了多源遥感影像数据融合的基本 概念，给出了多源遥感影像数据融合的范畴领域，并且分析了多源遥感影像数据融合的国内外发展局势。
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（2）阐述了多元遥感数据融合的几个层次以及它们的优缺点，以及每个融合的处理流程，一般为了提高融合处理的效率，适当的融合层次和融合方法必须确定好，所以我们必须首先在处理前按照各层次数据融合的特点和应用的目的以及数据源的特点为依据。
（3）本文着重总结了多源遥感影像像素级影像融合的方法。各类融合方法都对影像发生了一些变化如将原始影像的平均梯度增强了，加强了对地物细节方面表达的能力，还可将原多光谱影像的光谱产生了转变。不同的融合方法有不同的作用、优势与不足，从本文融合方法的对比中加权融合法融合效果最好。我们应综合利用这些方法的优势与不足从而使影像数据更好地为目标检测、变化检测和目标识别服务。
（4）本文还提出了影像质量评价的指标，均值、标准差、信息熵、平均梯度、相关系数这些都是评价影像的指标，并给出了这些指标的变化与影像质量的关系.
（5）因为数据源的不同和区域配准的不同所以目前我们遥感数据融合方法的钻研有很多。另外还有对不同的传感器类型、不同分辨率相比的空间融合等都要对数据融合进行多种情况的研究，如何能提高图像的空间分辨率，能够保持原始多光谱图像的光谱特征并没有改变，并保证在原始光谱数据中分离的图像融合的重点目标仍然是可分的，目前仍然不知道在不同情况下的最好融合策略，而用户只能靠自己的经验来判断出融合的结果。另外，由于地表的景观还拥有动态性，所以在缺失同一时刻获得的数据情况下，融合的效果也会产生变化。
6.2 展望
本文对遥感影像融合层次、像素级融合的主要方法以及融合后影像评价的指标展开深入研究，并通过对影像进行实验分析，但是遥感图像融合技术在遥感图像分析中是一种重要的工具，我们对遥感影像融合技术的研究还远远不够，所以我们对影像融合发展的后续情形提出恰当的憧憬。
虽然目前遥感影像数据融合被使用的领域非常多且研究领域也很广大，但到目前
为至影像融合的理论和数学模型还没有统一的规范，而且在特定应用上要用特定的方法来应对，由于应用的不同导致在对融合结果的评价上也得不到统一的标准来规范。如何在提升融合影像空间分辨率的情况下还尽可能保证原影像的光谱待征是目前遥感影像融合的主要目标，这样能确保在后续的分析中理解的有效性。目前研究遥感影像的像素级融合的问题比较多，所以对于特征级与决策级信息融合问题的研究也是将
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来一个重要发展方向。
致 谢
四年的大学生活匆匆而过，我也迎来了校园生活的最后历程。经过我多次修改
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