文档介绍：第卷第期西南大学学报(自然科学版) 年月
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JournalofSouthwestUniversity NaturalScienceEdition Jun. 2012
文章编号: ( )
1673 9868201206 0018 07
不同遥感数据融合方法在南方
水稻面积监测中的应用研究①
,
蒋楠12, 李卫国2, 杜培军1
国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室中国矿业大学江苏徐州
1. , 221116;
江苏省农业科学院经济与信息研究所南京
2. , 210014
摘要:在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像
与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度该
.
文利用江苏省金湖地区卫星分辨率多波段影像与卫星分辨率全色影像进行水稻监测,
HJ-1A 30m ALOS m
采用种融合方法( 变换、变换、高通滤波和小波变换)对种影像进行融合处理随后对各种融合影像
4 Brovey IHS 2 .
结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效
果进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比多光谱影像,水稻
. HJ-1A
面积估测精度从提高到因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著
% %.
提高其监测精度
.
关键词:遥感数据;融合方法;评价;水稻面积监测
中图分类号:S127 文献标志码:A
随着遥感技术的发展越来越多的遥感传感器被用于水稻监测由于成像原理和技术条件的不同任
, . ,
何单一的遥感数据都不能全面地反映地物的空间与光谱特性具有各自的应用范围和局限性在水稻遥感
, .
监测领域中中低空间分辨率和高时间分辨率的遥感数据具有良好的光谱
, (HJ-D,NOAA/AVHRR)
分辨率易获取及大尺度监测等优点被广泛应用于水稻长势与估产研究[1] 近几年高空间分辨率及高
、, . ,
光谱数据越来越多地应用于农作物识别与分类的研究中[2] 但缺点是影像尺度小数据获取常会受经费和
, ,
时间等问题的制约
.
我国国土面积辽阔地形复杂田块面积较小较破碎种植结构多样在低分辨率遥感影像中混合像
, , 、, ,
元现象较严重并且地物光谱常以混合光谱形式存在在实际的遥感应用中不同传感器的遥感数据具有
, . ,
不尽相同的空间分辨率光谱分辨率和时相分辨率如果能将它们各自的优势综合起来便可弥补单一图
、, ,
像上信息的缺陷这样不仅扩大了各自信息的应用范围而且能够提高遥感影像分析的精度影像融合技
, , .
术将多源遥感数据按照一定规则进行运算处理获得一幅具有新的空间波谱和时间特征的合成影像[3]
, 、.
本文通过使用不同的融合方法对已经过几何校正后的卫星分辨率的多光谱数据与卫
, HJ-1A 30m ALOS
收稿日期
①:2011 04