矿山遥感监测中QuickBird数据融合方法研究

doi:10.6046/gtzyyg.2009.03.21

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摘要

运用Brovey、IHS、PCA和Pan Sharpening等变换方法对QuickBird影像进行融合，并从定性和定量角度对各种融合方法的效果进行评价。研究结果表明，Pan Sharpening融合方法不仅能增加地物的空间信息，而且还能较好地保持原始多光谱信息，是一种适合QuickBird数据的融合方法。

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关键词 ：逻辑斯蒂模型, 逻辑斯蒂法, 遥感图像分类

Abstract：

The transformation methods such as Brovey, HIS, PCA and Pan Sharpening were employed to perform fusion of QuickBird images, and the effects of these fusion methods were evaluated qualitatively and quantitatively. The results show that the Pan Sharpening fusion method can not only increase the spatial information of surface features but also better reserve the original multispectral information. Hence the Pan Sharpening fusion method is a means suitable for the fusion of QuickBird data.

Key words： Logistic model Logistic method Remote sensing image classification

出版日期: 2009-09-04

TP 751

引用本文:

褚进海, 彭鹏, 李郑, 贾丽萍. 矿山遥感监测中QuickBird数据融合方法研究[J]. 国土资源遥感, 2009, 21(3): 107-109.
CHU Jin-Hai, PENG Peng, LI Zheng, JIA Li-Ping. THE FUSION METHOD FOR QUICKBIRD DATA IN MINE
REMOTE SENSING MONITORING. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2009, 21(3): 107-109.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2009.03.21 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2009/V21/I3/107

[1]	蔡之灵, 翁谦, 叶少珍, 简彩仁. 基于Inception-V3模型的高分遥感影像场景分类[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 80-89.
[2]	何海清, 李发斌, 李何超, 王勇. 基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究[J]. 国土资源遥感, 2008, 20(2): 18-21.
[3]	李朝锋, 杨茂龙, 许磊, 杨蒙召. 概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究[J]. 国土资源遥感, 2004, 16(4): 11-13，18.
[4]	刘庆生, 刘高焕, 蔺启忠, 王志刚 . 基于逻辑斯蒂模型的遥感图像分类[J]. 国土资源遥感, 2001, 13(1): 36-41，65.