论文摘要
针对PCA-Brovey算法在融合多光谱遥感影像（MS）和全色影像（PAN）方面存在的空间细节特征和光谱特征不能同时得到较大提高的问题,提出一种基于KPCA-Brovey的遥感影像融合方法。利用核主成分变换（KPCA）算法的非线性光谱数据挖掘的特性,提取多光谱影像中信息量最大的3个主分量KPC1、KPC2和KPC3;然后利用Brovey算法对3个主分量和全色波段进行归一化融合运算,使融合结果中的空间信息和光谱信息更丰富。利用武汉区的Landsat5-TM和佛山区的Quick Bird影像进行实验,与PCA-Brovey方法相比,该方法在空间信息和光谱信息方面有明显提高,其中光谱信息提取率分别提高到96.6%（武汉区）和96.1%（佛山区）,光谱相关系数提高到0.907 9（武汉区）和0.897 9（佛山区）。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 柯宏霞,高建平
关键词: 环境工程,影像融合,全色图像,多光谱图像
来源: 重庆交通大学学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 重庆交通大学土木工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(41404026)
分类号: TP751
页码: 72-78
总页数: 7
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