基于ENVI5.1对Landsat-8数据进行图像融合

一、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。

融合方法说明

融合方法	适用范围
IHS变换	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。

二、实例（以相同传感器为例）

在这里，我们以Gram-Schmidt Pansharping融合方法来是实现。

加载数据：File > Open，打开影像文件，包括需要矫正的影像以及参考影像
在Toolbox中，打开 / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening，在文件选择框中分别选择需要提高分辨率的低分辨率影像（Low Spatial）和作为参照的高分辨率影像（High Spatial），单击OK。打开Pan Sharpening Parameters面板。
在Pan Sharpening Parameters面板中，选择传感器类型（Sensor）：懒的sat8_oli，重采样方法（Resampling）：Cubic Convolution，输出格式为：ENVI。
注：传感器类型（Sensor）中还包括：GeoEye-1、Goktruk-2、IKONOS、landsat8_oli、landsat8_tirs、NPP VIIRS、Pleiades-1A/B、QuickBird、UI:GSS：Sensorrasat、Spot-6、Landsat ETM、WordlView-1/2。
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。

三、融合结果

当我们加载两景影像进行对比时，会发现融合后的数据精度提高了15米。

注: 左下，融合前的数据右下：融合后的数据

基于ENVI5.1对Landsat-8数据进行图像融合

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