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1、实验五 遥感图像的融合一、实验目的和规定1.理解遥感图像的融合解决措施和原理；2.掌握遥感图像的融合解决，即辨别率融合解决。二、设备与数据设备：影像解决系统软件数据：TM SPOT 数据三、 实验内容多光谱数据与高辨别率全色数据的融合。辨别率融合是遥感信息复合的一种重要措施， 它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间辨别率，又具有多光谱特性，从而达到增强图象质量的目的。注意：在调出了辨别率融合对话框后，核心是选择融合措施，定义重采样的措施。四、措施与环节融合措施有诸多，典型的有 HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。ENVI 里除了 SFIM 以外，上面列举的
2、均有。HSV 可进行 RGB 图像到 HSV 色度空间的变换，用高辨别率的图像替代颜色亮度值波段，自动用近来邻、 双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高辨别率像元尺寸， 然后再将图像变换回 RGB 色度空间。输出的 RGB 图像的像元将与高辨别率数据的像元大小相似。打开ENVI,在主菜单中打开数据文献LC816120LGN00_MTL 选择Filedata manage，任意选择3个波段组合，查看效果打开辨别率为30和15的图像下图分别是辨别率为30、15的，可以看到图像清晰度明显发生变化，辨别率越高，图像越清晰下面进行融合点击工具栏中的Image SharpeningGram-Schm
3、idt Pan Sharpening，在对话框中点击Spectral Subset变化其波段选择如下图所示的三个波段选择辨别率高的为15的点击ok，Sensor选择landsat8_oil，Resampling选择三次方的Cubic Convolution，实现融合，选择输出途径为sssrong融合之后的图像如下图，可以发现图像清晰度提高，辨别率变高，图像质量变好五、实验心得多光谱数据与高辨别率全色数据的融合可以使遥感图象既具有较好的空间辨别率，又具有多光谱特性，继而达到增强图象质量的目的，可谓是一举两得。这次实验虽然比较简朴，但是一开始的时候还比较模模糊糊，甚至于连目的都不清晰。好在通过学长的解说之后终于明白了实验的特质。
实验五-遥感图像的融合
