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摘要
Sentinel-2卫星传感器获取的是3种不同空间分辨率的光学遥感影像,如何通过融合方法提高较低空间分辨率波段的空间分辨率成为Sentinel-2数据应用面临的问题之一。以Sentinel-2B影像为数据源,利用相关系数最大法、中心波长最近邻法、像元值最大法和主成分分析等4种方法从4个10 m分辨率的波段中产生一个高分辨率波段;采用主成分分析、高通滤波、小波变换、Gram-Schmidt变换以及Pansharp共5种融合方法,对产生的高分辨率数据和6个20 m分辨率的多光谱数据进行融合,并从定性、定量(信息熵、平均梯度、光谱相关系数、均方根误差和通用图像质量指数)以及融合影像的分类精度3个方面对融合效果进行评价,结果表明:相关系数最大法的Pansharp方法融合图像质量优于其他融合方法,分类精度略低于最高的像元值最大法的GS方法,并且远高于4个原始10 m分辨率的多光谱影像的分类精度。从实验数据的分类精度分析,不同融合方法在不同地物提取中各有优势,在实际应用中,应根据实际研究需要,选择适宜的方案。该研究可为Sentinel-2卫星以及相似卫星数据处理和应用提供参考。
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单位福建省气候中心; 福建师范大学
