ENVI 5系列不同传感器数据一键融合 RGB 3S博客

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概述

图像融合，是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。
图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不同影像中，得到的结果往往会不一样。如下表1.1中是ENVI中的几种融合方法的适用范围供参考。
表1.1 各种融合方法说明
IHS变换(示例实现请看：http://www.ixxin.cn/2016/12/13/envi-5rgb2hlsronghe/)
纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。
Brovey变换
光谱信息保持较好，受波段限制。
乘积运算（CN）
对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。
PCA变换
无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，色调发生较大变化。
Gram-schmidt Pan Sharpening（GS）
改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持空间纹理信息，尤其能高保真保持光谱特征。
专为最新高空间分辨率影像设计，能较好保持影像的纹理和光谱信息。

注

GS融合方法是通过统计分析方法对参与融合的各波段进行最佳匹配，避免了传统融合方法某些波段信息过度集中和新型高空间分辨率全色波段波长范围扩展所带来的光谱响应范围不一致问题。这种方法可以满足绝大部分图像的融合。

不同传感器数据融合实践

下面以SPOT4 的10米全色波段和Landsat5 TM 30m多光谱的融合操作为例，学习图像融合操作流程，数据存放在”…\08.图像融合\数据\TM与spot”中。
（1）选择File > Open，将SPOT4数据bldr_sp.img和Landsat TM数据TM-30m.img分别打开。
（2）在Toolbox中，打开 / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening，在文件选择框中分别选择TM-30m.img作为低分辨率影像（Low Spatial）和bldr_sp.img作为高分辨率影像（High Spatial），单击OK。打开Pan Sharpening Parameters面板。
（3）在Pan Sharpening Parameters面板中，选择传感器类型（Sensor）：Unknown，重采样方法（Resampling）：Cubic Convolution，输出格式为：ENVI。
（4）选择输出路径及文件名，单击OK执行融合处理。
注：进度条显示在右下角。

（5）显示融合结果，可以看到多光谱图像的分辨率提高到了10米。