遥感中用于全色锐化的多传感器图像融合

本文的主要目的是对全色锐化融合方法进行质量评估。全色锐化是一种将高空间分辨率的全色图像与较低空间分辨率的多光谱图像数据相结合以获得高分辨率多光谱图像的融合技术。在此过程中，应保留多光谱数据的重要光谱特征。对于由同一传感器在同一时间获取的图像，大多数全色锐化算法都能提供非常好的结果，即它们保留了全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的光谱信息（单传感器、单时相融合）。然而，对于多时相、多传感器融合，这些技术虽然仍能生成空间增强的数据集，但通常以牺牲光谱一致性为代价。在本研究中，对八种不同的图像融合方法进行了比较，以展示它们融合多时相和多传感器图像数据的能力。将一组包含八幅时相的多光谱遥感图像与一幅全色 Ikonos 图像以及作为全色替代图像的 TerraSAR-X 雷达图像进行融合。对融合后的图像在光谱特征保持和空间改善方面进行了目视和定量分析。结果不仅证明了 Ehlers 融合优于所有其他测试算法，而且它也是本研究所使用的所有时相和传感器中唯一保证出色色彩保持的方法。