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针对主成分分析(PCA)融合算法的不足和最小噪声分离(MNF)变换的优势,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。
基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法
【摘 要】
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针对主成分分析(PCA)融合算法的不足和最小噪声分离(MNF)变换的优势,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。
【机 构】
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中国测绘科学研究院,辽宁工程技术大学
【出 处】
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国土资源遥感
【发表日期】
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2007年02期
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