影像融合文档格式.docx

1、（10）5 运用ENVI定性评价各种融合方法的效果（40分钟）三、教学方式：由老师说明方法并举例，由同学实际执行判读，并进行实习报告。四、使用器材：1.ENVI系統以及Erdas软件 2.用于融合的遥感影像对五 实习报告内容 融合的结果影像电子档（传到教师的主机上） 融合定性结果评价（Word版本打印后上交，最迟在考试之间上交）六 具体实习过程1 手工对英国London地区的TM与SPOT数据融合试验（已配准） A 运用envi软件打开多光谱TM数据，点击File-Open Image File 打开fisrt_data目录下lon_tm数据，对数据进行真彩色显示（红绿蓝三个通道分别放入TM的

2、3，2，1波段）B 打开同一地区高分辨率SPOT，具体打开 first_data目录下 lon_spot数据，注意，此时应点击Available Bandlist中的Display按钮，在另一视图中打开高分辨率数据。注意SPOT数据的大小为2820 x 1569像素，而 Landsat TM数据的分辨率为1007 x 560像素。TM数据的空间分辨率为28米, 而SPOT 数据的空间分辨率10米。因此，在Landsat数据与TM数据融合之前，必须对Landsat的数据进行重采样，使得其与SPOT数据有着相同的分辨率C 对TM数据进行重采样，使其空间分辨率为10米。在主菜单中点击Basic To

3、ols Resize Data （Spatial/Spectral），在弹出的Resize Data Input File对话框中选择lon_tm数据，而后单击“OK”按钮此时弹出对话框“Resize Data Parameters”，在xfac与yfac中输入重采样的因子，此时x方向与y方向均为2.8，重采样方法为最邻近方法。点击Choose按钮，选择重采样后的文件输出目录，请选择first_data目录，并将重采样后的文件命名为“TM_resize”，单击“OK”。即可得到重采样后的TM数据，此时TM已经被重采样为10米的空间分辨率。D 将重采样后的TM数据显示在Display 3中。E

4、在Dipaly视图中点击Tools Link Link Displays 将SPOT数据与TM_resize数据进行联动显示，运用dynamic overlay 来比较两幅影像数据。F 为了让同学们清晰理解HSV影像融合流程，我们首先进行手工影像融合方法试验。F1 在ENVI的主菜单上选择Transform Color Transforms RGB to HSV ，弹出RGB to HSV input bands对话框，选择“TM_resize”的R,G,B分别作为输入波段，选择fisrt_data作为输出目录，并且对变换后的影像命名为“TM_resize_hsv”.F2 拉伸SPOT数据，并

5、用拉伸后的数据替代HSV变换后V波段的值从ENVI的主菜单中选择Basic Tools Stretch Data ，选中lon_spot 文件并单击OK.在Data Stretching dialog,中Min的选择中键入“0”并在最大值中键入“1”,在”fisrt_data”目录下键入输出文件名“lon_spot_resize”，并点击OK。 F3 HSV反变换完成影像融合在ENVI的主菜单中选择 Transform Color Transforms HSV to RGB from 并且选择TM_resize_hsv的Hue 以及Saturation 波段作为H 和 S 波段选择拉伸后的”l

6、on_spot_resize”文件作为 V 波段，单击 OK.输入融合后的文件名”fusion”，并且单击OK，实施反变换。2 自动对英国London地区的TM与SPOT数据进行融合试验（已配准）A 从ENVI的主菜单中选择Transform Image Sharpening HSV B 选择融合的彩色波段，此时应运用已经经过重采样”TM_resize”的三个波段，单击OKC 在High Resolution Input File dialog 中选择原始的SPOT数据“lon_spot”，并单击OKD 键入融合后的文件名，并单击OK，实现自动融合的过程。3 运用ENVI软件的影像融合功能，对

7、上述试验对进行融合试验 从ENVI的主菜单中选择Transform Image Sharpening中分别选择Color Normalised, Gram-Schmidt sharpening, PC Spectral Sharpening, CN Spectral Sharpening 四种方法，对上述影像对进行融合试验，并分别保存在first_data文件夹中。同样需要注意的是，在选择多光谱影像上，应该是经过向上重采样以及配准的。融合功能只提供融合的算法！A 启动Erdas软件，出现如下界面。启动后，由Erdas的主菜单和视图Viewer1组成。B 打开待融合的影像，并在同一视图中进行比较

8、单击Viewer1视图中的红色方框内的按钮，如上图所示。弹出打开影像的对话框，打开目录second_data, 单击QuickBird_Pyramids_Pan.img，打开QuickBird数据金字塔地区全色影像数据。在Erdas主菜单中单击Viewer弹出Viewer#2视图，在该视图中打开QuickBird_Pyramids_MS.img多光谱数据运用Erdas所提供的卷帘工具对两幅数据进行比较，在View1视图中再次单击，弹出如下对话框， 在对话框中选择QuickBird_Pyramids_MS.img数据，单击对话框中的“Raster Options”标签，出现如下视图，将“Clea

9、r Display”前面的钩去掉，单击OK在Viewer1视图的菜单中选择Utility功能，并选择Swipe（卷帘）功能，可以通过手工控制以及自动的方式，观察全色与多光谱数据配准的情况。C 运用Erdas中的功能菜单，对QB的全色与多光谱数据进行融合。单击Erdas主菜单中的Interpreter菜单-Spatial Enhancement-Resolution Merge，出现Resolution Merge对话框在High Resolution Input File 中选择高分辨率数据（QuickBird_Pyramids_Pan.img），在Mutispectral Input Fil

10、e中选择（QuickBird_Pyramids_MS.img），并将输出文件放入Second_data文件夹中，命名可自己取定。在Method选项处可以分别选择Principal Component（主成分变化方法），Multiplecative, Brovey Transform三种不同的方法进行融合。单击OK，即可得到融合后的结果。D 运用Modified IHS融合对上述试验对进行融合单击主菜单中Interpreter-Mod. IHS Resolution Merge出现对话框如下将QB的高分辨率数据以及多光谱数据分别放入High Resolution Input File以及Mult

11、ispectral Input File中注意上图中红色方框内Sensor（传感器）的选项，一定要按照途中所示的选择。单击对话框中Layer Selection标签在Layer Combination Method中单击下拉箭头，可以选择三个波段不同的组合方式，此处同学们可以选择前两种（True Color, False Color IR）分别进行试验.单击Output标签，命名后保存在Second_data文件夹中。E 运用HPF Resolution Merge方法、Wavelet Resolution Merge、Ehlers Fusion三种方法对上述影像对进行融合，融合的结果均保存于

12、Second_data文件夹中。5 采用定性的方法评价各种融合方法的效果A 定性评价各种融合方法的对高分辨率细节信息的保真情况运用ENVI软件打开融合后的结果以及对应的高分辨率数据，分别显示在不同的视图中在视图1的菜单栏中选择Tools-Link-Link Display，并按照下图进行设置。既可以比较高分的数据和融合结果在细节方面的保持情况。也可以运用Erdas中的Swipe功能进行细节方面的比较。选择典型的区域（河流的边缘，城市的密集区域，植被覆盖区域等）B 定性比较各种融合方法在光谱保真度方面的性能。具体方法：在ENVI中分别打开融合后的结果以及重采样的多光谱数据 在显示的时候，选择对应

13、的波段进行显示，多光谱选择红波段，则融合后的数据也选择红波段，进行灰度显示 运用ENVI的联动功能将两幅数据进行联动 在视图菜单栏中单击Tools-Profiles-X profiles，显示红波段的在x方向的DN值，同理可显示融合后影像红波段在此X方向的DN值。在Profile显示的对话框中单击File-Save Plot As-Spectral Library, 将该光谱曲线保存为“1.“在另一幅影像的Profile视图中单击File-Input Data- Spectral Library，导入刚才保存的DN曲线。得到结果如下图所示：在上面的视图中，用鼠标左键进行拖拽，可以看到影像视图中的十字丝随着拖拽而移动，Profile视图的左下方会显示不同位置的原始DN以及融合后DN值，从而可对光谱保真度进行比较。