基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法

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【英文篇名】	Fusion of OLI Image Based on LBV Transform and Wavelet Transform
【下载频次】	★★★★★
【作者】	刘炜; 王聪华; 杨晓波; 雒伟群;
【英文作者】	Liu Wei; Wang Conghua; Yang Xiaobo; Luo Weiqun; College of Information Engineering; Tibet University for Nationalities;
【作者单位】	西藏民族学院信息工程学院;
【文献出处】	农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2014年 11期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	黄土高原水蚀风蚀交错带; OLI图像; 融合算法; 小波分解; LBV变换;
【英文关键词】	Water-wind erosion crisscross region of the Loess Plateau OLI image Fusion algorithm Wavelet decomposition LBV transform;
【摘要】	以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。
【英文摘要】	The aim of this study is to seek out the most suitable image fusion algorithm for OLI image of Landsat 8 satellite acquired in June 9,2010,taking Yuyang country in Shaanxi Province as study area.Five kinds of image fusion algorithms have been employed,which are Brovey transform,High-pass filter transform,HIS transform,PCA transform and LBV-wavelet RF. The effectiveness of the five fusion algorithms has been evaluated based on spectral fidelity,high spatial frequency information gain,and supervised classific...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(41361044;61162025); 西藏民族学院青年学人培育计划资助项目(13myQP09)
【更新日期】	2014-12-24
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	引言Landsat 8 OLI图像较之前Landsat 7 ETM+图像,在全色波段(波长500~680 nm)去除了近红外光(波长680~900 nm),在可见光/近红外/短波红外谱段收窄了各单波段的波长范围,并且具有更高的辐射分辨率(12位灰度量化等级)和信噪比。通过将OLI图像的全色波段与同源的多光谱波段进行像

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