【摘 要】
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高光谱分辨率、高空间分辨率和高时间分辨率是现代遥感技术的发展趋势。但对同一影像数据而言,很难同时获得高空间分辨率和高光谱信息的遥感数据。遥感数据融合可将单一传感
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高光谱分辨率、高空间分辨率和高时间分辨率是现代遥感技术的发展趋势。但对同一影像数据而言,很难同时获得高空间分辨率和高光谱信息的遥感数据。遥感数据融合可将单一传感器的多光谱信息或不同类型的传感器的所提供的信息加以综合,改善遥感信息提取的及时性和可靠性,提高数据的使用效率。本文通过对四川省攀枝花地区的2008年获取的IRS-P5卫星数据、IKONOS卫星影像数据、COSMO-SkyMed卫星数据,采用主成分变换、色彩变换、分辨率融合等融合方法开展土地利用分类的初步研究,结果表明色彩变换融合方法较适合山区影像的融合,其融合图像的偏差指数和光谱扭曲度较小,信息熵较大。它可以提高影像质量和分类精度。
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