基于图像融合的高光谱图像分类.pdf

A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for
the Degree of Master of Science in Engineering




Classification of Hyperspectral Image based on Imge
Fusion






Candidate: Li Jiang
Major : Communication &
Information System
Supervisor: Prof. Wen Hao





Huazhong University of Science & Technology
Wuhan 430074, P. R. China
January, 2012
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日期: 年月日日期: 年月日
摘要
随着高光谱成像技术的发展,高光谱遥感已经成为遥感领域中的新兴方向,具
有光谱分辨率高,信息量大,波段多且波段间相关性强的特点,这对高光谱图像处
理技术提出了特别高的要求。高光谱遥感技术的一个非常重要的应用就是高光谱图
像的分类,但是由于高光谱图像的低空间分辨率以及波段信息冗余的问题,分类效
果不佳。本文主要针对高光谱图像的特点,结合高空间分辨率全色波段图像,在研
究多光谱图像融合算法的基础上,提出了基于图像融合的高光谱分类方法。本文具
体内容主要包含一下三个部分:
首先,介绍了遥感图像分类概念,以及目前国内外遥感图像分类技术的发展现
状。并介绍了遥感图像分类的两类主要的算法。另外通过分析高光谱图像的数据特
点,介绍了高光谱图像分类的方法。
其次,介绍了传统遥感图像的融合概念,包括遥感图像的融合层次、方法、目
的以及融合效果评价方法。通过介绍融合三个层次:像素级融合、特征级融合、决
策级融合,详细介绍了 IHS 变换、主成分分析(PCA)、Brovey 变换等方法的内容以
及优缺点。另外给出了遥感图像融合的效果评价方法。
最后,在分析传统遥感图像的融合技术基础上,进行了高光谱图像与高空间分
辨率图像的融合。其中:预处理阶段利用最佳指数模型来进行最佳波段选择,融合
方法采用 Gram Schmidt 变换法。对融合后的图像进行图像分类处理,提高了图像的
分类精度。通过与 IHS 变换、主成分分析(PCA)、Brovey 变换等方法的处理效果对
比,此方法能较好保持原始高光谱图像的光谱信息,又丰富了图像的空间细节信息。
最后通过结合纹理特征的最大似然分类对融合图像进行分类并分析。

关键词:高光谱全色图像分类融合
I
Abstract
With the development of hyperspectral imaging, hyperspectral remote sensing remote
sensing into the emerging field of direction, with the characteristics of a high spectral
resolution, large amount of information, multi-band and a strong correlation between the
bands. It propose a very high demand on the high-spectral image processing technology.
Hyperspectral remote s