CN115049942B 一种基于频谱分析的高光谱卫星影像融合方法及应用 （山东建筑大学）

一种基于频谱分析的高光谱卫星影像融合本发明提供一种基于频谱分析的高光谱卫引入谐波分析(HA)、引导滤波(GF)和Gram-Schmidt(GS)算法，构建一种影像融合方法(HGF)，该方法可以获取兼顾高空间和高光谱分高光谱卫星影像的空间分辨率及融合影像的光2h和进行谐波重构逆变换，完成更接近真实地物光谱反射率的高光谱和高空间分辨和短波红外波段的光谱分辨率分别为10nm和20nm，空间分辨率为30m；多光谱影像为线分解为多个不同频率的光谱，每条像元光谱是由一系列正弦和/或余弦分量曲线叠加而6.权利要求1-5任一所述的一种基于频谱分析的高光谱卫星影像融合方法在高光谱卫3获取的高光谱卫星影像包括Hyperion、HJ-1A、高分五号(GF-5)及资源一号02D(ZY1-02D)在一定程度上限制了其在对地观测技术中的发展，也使地表要素的定量化监测受到了阻处理技术的发展及其在地表要素定量反演中的应4析(HA)的定义，将像元光谱的HA近似理解为以正(余)弦曲线叠加的形式来表示光谱曲线。5进行谐波重构逆变换可以实现空谱融合，但是Sentinel-2B卫星影像的蓝光波段与像元/2和Sentinel-2B卫星影像的蓝光波段进行GS变换的融合，提高A0/2的k中保持不变。6[0040]式中，L表示的是理想参考图像灰度最大值与最小值的差值，其[0048]3、本发明方法实现了ZY1-02D高光谱卫星影像和Sentinel-2B卫星影像的蓝光波[0050]图1是本发明基于频谱分析的高光谱卫星影像融合方法及其对地表要素适用性评7[0051]图2是本发明涉及的ZY1-02D高光谱卫星影像(2-a)和Sentinel-2B多光谱卫星影[0056]本发明实施例所提一种基于频谱分析的高光谱卫星影像融合方法流程图如图1所像，所述高光谱影像为ZY1-02D卫星影像，获取时间为2020年6月28日，光谱范率为30m，高分辨率多光谱卫星影像为Sentinel-2B的蓝光波段，获取时间为2020年6月20[0061]先对原始ZY1-02D高光谱卫星影像进行主成分分析，并根据影像各波段间相关矩阵的特征值和特征向量计算各主成分分量；将第一主成分分量替换为高空间分辨率的Sentinel-2B多光谱卫星影像的蓝光波段，结合其他各主成分分量进行主成分逆变换得到[0063]通过GS变换将低空间分辨率的ZY1-02D高光谱卫星影像转换到正交空间，并利用高空间分辨率的Sentinel-2B多光谱卫星影像的蓝光波段替换第一分量；融合所有高光谱析(HA)的定义，将像元光谱的HA近似理解为以正(余)弦曲线叠加的形式来表示光谱曲线。8进行谐波重构逆变换可以实现空谱融合，但是Sentinel-2B卫星影像的蓝光波段与pi像元/2和Sentinel-2B卫星影像的蓝光波段进行GS变换的融合，提高A0/2的9k中保持不变；[0090]式中，L表示的是理想参考图像灰度最大值与最小值的差值，其j)为融合图像第(i,j)个像元光谱矢量，F(i,j)为原始图像第(i,j)个[0094]使用PCA、GS及HGF3种方法得到的融合影像和局部位置放采用HGF和GS两种融合方法，对于植被和土壤的量化研究HGF融合方法最好。图5是在ZY1-