Erdas實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、Erdas頭驗(yàn)報(bào)告圖像融合實(shí)驗(yàn)運(yùn)用HIS變換法，對(duì)Atlanta多光譜影像與全色光影像進(jìn)行融合，以得到高分辨率的彩色圖像。孟曉于2014/5/102014-5-102014-5-10 ERDAS實(shí)驗(yàn)報(bào)告圖像融合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源采用Erdas中examples文件內(nèi)的2000年Atlanta多光譜TM數(shù)據(jù)和高清全色Pan數(shù)據(jù)。兩圖為同一地區(qū)不同坐標(biāo)影像，故使用前需預(yù)處理從而得到實(shí)驗(yàn)區(qū)域。目的多光譜TM數(shù)據(jù)分辨率較低但包含多波段色彩，而全色Pan數(shù)據(jù)只包含一層高清影像，為了得到研究區(qū)域的高清彩色影像，我們將TM和Pan數(shù)據(jù)在Erdas2014中進(jìn)行融合以達(dá)到實(shí)驗(yàn)?zāi)康?。A方法在遙感領(lǐng)域運(yùn)用較多的融合方法

2、有主成分變換法、比值變換法、小波變換法和HIS變換法。本實(shí)驗(yàn)則運(yùn)用HIS變換法。IHS屬于色度空間變換，從多光譜彩色合成影像上分離出代表信息的明度（I）和代表光譜信息的色調(diào)（H）、飽和度（S）等3個(gè)分量，并采用相同區(qū)域的高分辨率全色波段數(shù)據(jù)代替明度（I）進(jìn)行空間信息融合。步驟幾何校正因原始圖像空間坐標(biāo)不同，需選取控制點(diǎn)進(jìn)行幾何校正。本實(shí)驗(yàn)校正方法為多項(xiàng)式法，選取6個(gè)控制點(diǎn)進(jìn)行校正，其校正疊加截圖如下：J咎匚*寺二*醐譏r：fvsS*ijp.r-：!疊加剪切由校正結(jié)果可知兩圖像只有部分區(qū)域重合，所以建立AOI對(duì)重合區(qū)域進(jìn)行剪切，以得到研究區(qū)域，截圖如下：3.重采樣因多光譜圖像分辨率較低，像元點(diǎn)較

3、大，若要與全色圖融合出高清影像需進(jìn)行重采樣來調(diào)整像元大小，以達(dá)到與高清圖一致。4.二次剪切因圖為柵格，統(tǒng)一像元后，邊緣區(qū)必然會(huì)有一定的擴(kuò)展（如下圖），雖說擴(kuò)展的范圍較小，但在科研應(yīng)用方面不符合要求，故須二次剪切。5.RGB轉(zhuǎn)HIS2014-5-102014-5-10 TM圖像選取前三層再分別賦予藍(lán)、綠、紅三色，轉(zhuǎn)化為HIS格式，如下圖:6.直方圖匹配將高清圖像直方圖以標(biāo)準(zhǔn)圖像的直方圖為標(biāo)準(zhǔn)作變換,使全色光圖和HIS圖中I層兩圖像的直方圖相同和近似,從而使兩幅圖像具有類似的色調(diào)和反差，以便作進(jìn)一步的運(yùn)算。7.圖像疊加運(yùn)用Layerstack功能將全色光高清圖和H、S圖層進(jìn)行疊加即所謂的圖像融合。

4、它將多波段圖層組合到了一起，從而得到新的包含多個(gè)有助于研究者使用的多波段影像。8.IHS轉(zhuǎn)RGB為了得到真彩色，我們將IHS結(jié)果轉(zhuǎn)化為RGB格式，如圖:結(jié)果分析1-多源遙感影像融合法之HIS變換立足于從多波段數(shù)據(jù)中選取RGB（321）3層，包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運(yùn)用最廣的顏色系統(tǒng)之一，去除其他空間信息或光譜信息，并按照一定的算法或規(guī)則進(jìn)行處理，將選取的3圖層變換為以IHS表示。下圖為TMAtlanta在RGB格式下的6波段（圖層）信息，我們選取前3層分別賦予藍(lán)色、綠色、紅色，如圖所示:Sensor:Landsat4TM6SandivUnits:，-:llclonSLayerL

5、owCenterHighRangeOverlapBeta10450.485：0.52：0.070.070.220.520.560.60.080.080.22857130.630.660.690.060.06C：.17940.760.830.90.140.040.1142S651.551.651.750.2oo6猶53350.2700將RGB3層轉(zhuǎn)換為以明度，色調(diào)和飽和度為顯示格式的HIS圖像。由教材可知IHS只是保留全部了TM數(shù)據(jù)中的藍(lán)色、紅色和綠色波段，而刪去了近紅外、短波紅外和熱紅外波段。2.在詳細(xì)研究圖像色調(diào)、飽和度與明度關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用圖像明度與色調(diào)、飽和度有相似平滑這一性質(zhì)我們將最

6、小二乘原理應(yīng)用到HIS圖像融合中，該方法通過圖像平滑度限定條件并用最小二乘準(zhǔn)則根據(jù)未刪除原始數(shù)據(jù)波段前的空間信息估計(jì)（預(yù)測(cè)）出融合后的色調(diào)、飽和度分量信息并運(yùn)用到融合結(jié)果中，這樣就避免了舊版IHS變換法中因?yàn)橹苯佑筛咔迦珗D替換I層空間信息而造成信息丟失的誤差，從而能夠得到信息比較全的融合圖像，這種方法成為改進(jìn)后的HIS變換法，即ModifiedHISResolutionMerge。下圖為傳統(tǒng)方法（左）和改進(jìn)后（右）的結(jié)果對(duì)比圖。由圖可知改進(jìn)后的方法所得到的圖像較為清晰，減少了色彩偏差。IHS表示亮度（空間信息）、色調(diào)和飽和度（光譜信息）。將全色波段的高分辨率圖像代替I（明度）圖層，融合的圖像

7、結(jié)果既有高的空間分辨率，又有與原圖像相同的色度和飽和度。本實(shí)驗(yàn)結(jié)果如右圖所示。由圖可知，該圖像保留較清晰的部分為道路和居民點(diǎn)。由TM應(yīng)用范圍表可以分析：前3個(gè)圖層即RGB波段在其各自應(yīng)用領(lǐng)域都有相同的應(yīng)用范圍一一區(qū)分人造地物類型。故可以總結(jié)出HIS變換大在保留居民點(diǎn)和道路上有著絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。在目視解譯城市道路和居住房分布等方面我們主要運(yùn)用HIS變換法進(jìn)行圖像融合。TM影像的主要應(yīng)用范圍波段序號(hào)波段主要應(yīng)用領(lǐng)域1藍(lán)色對(duì)水體有透射能力，能夠反射淺水水下特征，可區(qū)分土壤和植被、編制森林類型圖、區(qū)分人造地物類型2綠色探測(cè)綠色健康植被反射率、可區(qū)分植被類型和評(píng)估作物長(zhǎng)勢(shì)，區(qū)分人造地物類型，對(duì)水體有定的透射能力3紅色可測(cè)量植被綠色素吸收率，并依次進(jìn)行植被分類，區(qū)分人造地物類型4近紅外測(cè)定生物