ETM与SPOT影像融合方法比较和评价——以庐山及其周边区域为例.docx

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ETM影像与SPOT影像是常用的遥感影像数据，它们在高光谱遥感领域有广泛的应用。本文以庐山及其周边区域为例，主要从数据获取、影像融合方法和融合效果等方面比较和评价ETM影像与SPOT影像的融合方法。
一、数据获取
ETM（Enhanced Thematic Mapper）影像是美国国家航空航天局（NASA）于1999年推出的一种高光谱遥感传感器。它的优点是波段范围广，空间分辨率高，能够提供丰富的地物信息。而SPOT（Satellite Pour l'Observation de la Terre）影像是法国欧洲航天局（CNES）于1986年推出的高分辨率光学遥感传感器，主要用于进行地物分类和地图制作。
在庐山及其周边区域获取ETM影像和SPOT影像时，需要考虑数据的时空一致性。首先，要选择拍摄日期相近的影像，以保证地物分布的一致性。其次，要注意选择的影像区域要与所研究的区域相匹配，避免由于区域不一致导致的融合效果不理想。
二、影像融合方法
影像融合方法是将不同分辨率或不同传感器的影像融合为一幅具有高空间分辨率和丰富光谱信息的新影像。ETM影像与SPOT影像的融合方法常用的有基于像素级和基于特征级的融合方法。
1. 基于像素级的融合方法
基于像素级的融合方法是将两幅影像的像素进行简单的加权融合，常用的方法有加权平均法和窗口相乘法。这种方法简单快速，但容易导致信息丢失和混淆。
2. 基于特征级的融合方法
基于特征级的融合方法是通过提取影像的特征信息，如灰度、纹理和形状等，然后将两幅影像的特征进行组合，生成新的影像。常用的方法有主成分分析法（PCA）和小波变换法。这种方法能够充分利用两幅影像的信息，提高融合效果。
三、融合效果评价
融合效果评价是判断融合方法的好坏的重要指标，常用的评价指标包括空间分辨率、光谱保真度和信息熵。空间分辨率指的是融合后影像的细节程度，光谱保真度指的是融合后影像的光谱信息是否与原始影像一致，信息熵指的是融合后影像的信息量。
对于庐山及其周边区域的影像融合效果评价，可以采用目视解译法和定量评价方法相结合的方式。首先，通过目视解译法来判断融合后影像的地物分类精度和显示效果。其次，通过定量评价方法，比如混淆矩阵和Kappa系数等，来评估融合后影像的分类精度和信息增益。
综上所述，ETM影像与SPOT影像的融合方法在高光谱遥感领域有着广泛的应用。在庐山及其周边区域的影像融合中，可以根据数据获取的要求和融合效果的需要选择不同的融合方法。通过综合利用目视解译法和定量评价方法，可以对融合效果进行全面的评价和分析。对于高光谱遥感影像的研究和应用具有重要的参考价值。