面向林地分类的GF-2影像融合算法评价

胡 曼，彭道黎

（北京林业大学 林学院，北京100083）

面向林地分类的GF-2影像融合算法评价

胡 曼，彭道黎

（北京林业大学 林学院，北京100083）

针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法，探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源，采用HSV变换（hue-saturation-value，颜色空间变换），Brovey变换（彩色标准化变换），PC变换（principle components，主成分变换），HPF变换（high-pass fusion，高通滤波变换），GS变换（gram-schmidt，正交化变换），Pansharp变换（超分辨率贝叶斯变换）等6种常用融合算法，通过目视和定量特征分析对融合效果进行评价，并结合面向对象分类方法对融合后影像进行地类信息提取和分析，探讨6种融合算法对GF-2影像在林区地类提取的适宜性。研究结果表明：基于Brovey和HSV算法的融合结果目视效果良好，清晰度与纹理增强明显；这2种融合算法影像在不同地类信息的提取上各有优势，HSV算法融合结果在不同地类的提取上效果最好，分类总精度可达85.14%，Brovey算法融合结果则在森林类型的提取上具有最高的分类总精度，为75.72%；其余4种融合算法在图像质量及其他地类提取中各有优势，具体融合算法的选取需根据应用目的和影区应用区域的实际情况而定。该研究可为林业部门提高GF-2卫星的适用性及大规模应用提供参考。图4表4参19关键词：森林经理学；影像融合；林地提取；GF-2影像；面向对象分类

GF-2卫星是中国第1颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星，卫星可提供1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像，在森林资源调查、土地利用动态监测、环境保护与监测等领域提供服务支撑，发挥重要作用。……