मिश्रण विधियों पर तुलना अध्ययन मूल्यांकन संकेतकों का उपयोग करते हुए

डेटा स्थानिक संकल्प में सुधार के लिए विभिन्न मिश्रण विधियाँ विकसित की गई हैं। साहित्य में सबसे अधिक प्रचलित विधियाँ हैं: इंटेंसिटी-ह्यू-सैचुरेशन (IHS) ट्रांसफ़ॉर्म, ब्रोवी ट्रांसफ़ॉर्म, प्रिंसिपल कंपोनेंट्स एल्गोरिदम (PCA) मिश्रण विधि, ग्राम-श्मिड्ट मिश्रण विधि, स्थानीय औसत मिलान विधि, स्थानीय औसत और विविधता मिलान विधि, न्यूनतम वर्ग मिश्रण विधि, विविक्त वेवलेट मिश्रण विधि जिसमें डॉबेशिस, सिमलेट, कोइफलेट, बायऑर्थोगोनल स्प्लाइन, रिवर्स बायऑर्थोगोनल स्प्लाइन, और मेयर वेवलेट शामिल हैं, वेवलेट-PCA मिश्रण विधि, और क्रॉसब्रेड IHS और वेवलेट मिश्रण विधि। विभिन्न मूल्यांकन संकेतकों जैसे कि द्विआयामी सहसंबंध, औसत का सापेक्ष भिन्नता, सापेक्ष परिवर्तन, विचलन सूचकांक, एंट्रोपी भिन्नता, पीक सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात सूचकांक और सार्वभौमिक छवि गुणवत्ता सूचकांक, साथ ही फोटो-व्याख्या विधियाँ और तकनीकें, उपरोक्त मिश्रण विधियों के परिणामों की तुलना की गई और मिश्रण विधियों तथा मूल्यांकन संकेतकों की क्षमता पर टिप्पणियाँ की गईं। डेटा मिश्रण विधियों और संकेतकों में स्थानीय औसत और विविधता मिलान विधियाँ सबसे प्रभावी साबित हुईं और पीक सिग्नल-टू-नोइज़ अनुपात सूचकांक डेटा मिश्रण परिणामों के मूल्यांकन के लिए सबसे उपयुक्त साबित हुआ।