【摘 要】
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以Landsat 7 ETM＋数据为例，采用Brovey变换、HSV变换、PCA变换以及Gram-Schmidt光谱锐化算法对比研究了同一传感器全色和多光谱数据的融合问题．由定性和定量分析认为：空间分辨率
【机 构】
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兰州大学西部环境教育部重点实验室,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
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以Landsat 7 ETM＋数据为例，采用Brovey变换、HSV变换、PCA变换以及Gram-Schmidt光谱锐化算法对比研究了同一传感器全色和多光谱数据的融合问题．由定性和定量分析认为：空间分辨率的增强和光谱特性的改善是相互矛盾的，针对Landsat 7 ETM＋本身的融合而言，综合考虑保光谱特性、信息量和清晰度，最佳的融合算法是PCA变换，而Gram-Schmidt光谱锐化法要优于Brovey变换和HSV变换．该研究为充分利用Landsat 7 ETM＋的全色高分辨率和多光谱特性，进一步挖掘La
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