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摘要
适宜的融合算法有利于遥感影像的质量提升与产品应用。本文基于WV-3影像，选用PCA、GSA、ATWT、BDSD、Indusion、PRACS算法对全色和多光谱影像进行融合实验，在采用定性和定量分析对融合结果进行直接评价的基础上，引入地物分类精度对融合结果进行间接评价。实验结果表明：不同场景下6种算法的融合效果不同，ATWT算法在定性与定量评价中表现最佳，并具有较高的分类精度；GSA的融合效果及分类精度表现较好，可作为WV-3影像融合的替补方法；BDSD在建筑物与道路中光谱保持性和空间细节表现最差，但在地物分类中的整体精度最高，适用于地物分类；PCA在植被与水体中的空间细节增强不足、分类精度差，不适用于WV-3数据的影像融合。
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