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[数据预处理] 影像融合流程

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发表于 2016-6-1 09:47:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
影像融合流程



影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有,但是雷达模块中的处理效果要相对好一些,下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。
一、 影象解译模块(Interpreter
        1)单击,在弹出的Interpreter菜单中选则Spatial Enhancement(空间增强)弹出Spatial Enhancement菜单,再选择Resolution Merge(分辨率融合)选项。
弹出对话框如下
Resolution Merge对话框中需要设置下列参数
(1) 确定高分辨率输入文件(high Resolution input file);
(2) 选择影象波段;
(3) 确定多光谱输入文件(multispectral input file);
(4) 定义输出文件;
(5) 选择融合方法。在分辨率变换中,erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)Multipalcative(乘积变换)Brovey transform(比值变换)。其图象分别如下:
                   Principal Component(主成分变换法)
Multipalcative(乘积变换)   
Brovey transform(比值变换)
(6) 选择重采样方法。系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor(邻近像元法)、Bilinbear Interpolation(二次线形内插)和Cubic Convolution(立方卷积)。其中以Cubic Convolution方法最为平滑。
(7) 确定Output Options输出图象选项。选择Lgnore Zero Stats,可以忽略像素值为0的像素;
(8) 确定Layer Selection(输出图象波段组合)
(9) 确定Data Type(输出数据类型);  
(10) 击OK按钮执行操作。                    
    2)在Spatial Enhancement菜单中选择wavelet Resolution Merge(小波融合),弹出对话框如下:
      在wavelet Resolution Merge对话框中我们要设置参数:
(1) 确定高分辨率输入文件(high Resolution input file);
(2) 选择影象波段;
(3) 确定多光谱输入文件(multispectral input file);
(4) 定义输出文件;
(5) 选择融合方法在小波融合中,erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)ISH(色彩变换)Single Band(单波段变换)。其图象分别如下:

Single Band(单波段变换)

                               ISH(色彩变换)

                       Principal Component(主成分变换法)      
(6) 选择重采样方法。系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor(邻近像元法)和Bilinbear Interpolation(二次线形内插)。
(7) 如果选择ISH融合方法,则还需要确定ISH替换波段的成分。
(8) 确定Layer Selection(输出图象波段组合)
(9) 确定Data Type(输出数据类型)
(10) 确定Output Options输出图象选项。选择Lgnore Zero Stats,可以忽略像素值为0的像素。
(11) 确定输出影象波段组合。
(12) 单击OK,关闭对话框。
二、 雷达模块
ERDAS图标面版工具条中,单击Radar/Radar Interpreter/Image Enhancement/Sensor merge命令,打开 Sensor Merge对话框如下:
Sensor Merge对话框中,需要设置如下参数;
(1) 确定输入的Gray Scale Image(灰阶影象);
(2) 选择影象波段;
(3) 确定多光谱输入文件(multispectral input file);
(4) 定义输出文件;
(5) 选择融合方法。我们可以看到共有三种融合方法Principal Component(主成分变换法)ISH(色彩变换)Multiplycation(乘积变换);
(6) 选择重采样方法。系统提供了三种重采样方法Nearest Neighbor(邻近像元法)、Bilinbear Interpolation(二次线形内插)和Cubic Convolution(立方卷积)。其中以Cubic Convolution方法最为平滑。
(7) 选择不同的融合方法有不同的操作步骤,分别如下:
A  主成分变换
   应用主成分变换技术,可以有四种选择来改变图象的灰阶:
  ·Resampe:按第一主成分(PC-1)来重新划分图象的灰阶。
  ·Hist.Match:将灰阶图象与第一主成分(PC-1)进行直方图匹配。
  ·Multiply:将灰阶图象划分为0~1的取值范围,与第一主成分(PC-1)的乘法运算。
·None:以输入的灰阶图象来代替第一主成分。

B  色彩变换
   应用色彩变换时,有两种选择
  · Intensity:将输入灰阶图象重新定阶到IIntensity-亮度)的任意数值范围,然后代替I
  ·Saturation:将输入灰阶图象重新定阶到SSaturation-饱和度)的任意数值范围,然后代替S
C  乘积变换

         

(8) 确定Data Type(输出数据类型)
(9) 确定Layer Selection(输出图象波段组合)
(10) 确定Output Options输出图象选项。选择Lgnore Zero Stats,可以忽略像素值为0的像素。
(11) 单击OK按钮执行操作。
三、 例子
(一)、分辨率融合

(二)、传感器融合
                         Sensor merge 对话框
对于第一种方法也可以用这种方法来检查。

                                    

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发表于 2016-6-2 09:17:19 | 显示全部楼层
关于RDAS影像融合操作流程.pdf 有人问过,没想到这么快就发到集市社区了,流弊流弊,乐于分享,赞。
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RS学渣

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发表于 2016-6-13 14:56:13 | 显示全部楼层
多发一些类似实用方法,以供交流学习
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RS学渣

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发表于 2016-6-15 11:58:53 | 显示全部楼层
对应ETM+或者是Landsat 8影像,用ENVI中的Gram-Schmidt貌似也是一种不错的选择
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RS学酥

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发表于 2016-6-16 15:54:37 | 显示全部楼层
只知道pci融合效果最好。。。
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RS学魔

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发表于 2016-7-6 10:45:21 | 显示全部楼层
学习了,感谢分享
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发表于 2017-3-3 20:31:18 | 显示全部楼层
GS融合方法是最好的!!!实践证明
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RS学魔

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发表于 2017-3-15 19:35:25 | 显示全部楼层

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发表于 2017-10-28 10:54:46 | 显示全部楼层

对应ETM+或者是Landsat 8影像,用ENVI中的Gram-Schmidt貌似也是一种不错的选择

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发表于 2017-10-28 10:55:18 | 显示全部楼层
对应ETM+或者是Landsat 8影像,用ENVI中的Gram-Schmidt貌似也是一种不错的选择
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RS学狂

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发表于 2017-10-31 10:52:59 | 显示全部楼层

楼主厉害哦,这么多的干货。谢谢
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发表于 2017-11-8 11:42:01 | 显示全部楼层

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RS学渣

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发表于 2017-11-30 17:47:32 | 显示全部楼层
谢谢分享!
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