一种基于KPCA和Brovey变换的遥感影像融合方法

柯宏霞; 高建平

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一种基于KPCA和Brovey变换的遥感影像融合方法

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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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来源
《重庆交通大学学报（自然科学版）》 |2019年第2期|72-78|共7页
作者
柯宏霞; 高建平;
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作者单位

重庆交通大学土木工程学院重庆400074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
环境工程; 影像融合; 全色图像; 多光谱图像; KPCA; Brovey;

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