针对目前Landsat8影像像素级融合算法中单因素评价指标对比性不强、置信度较低、难以实现融合效果综合评估的问题,基于居延泽地区的Landsat8影像,采用11种单因素指标和面向对象分类方法,从空间信息量、光谱特征及地物分类精度3个方面综合评价了主成分变换法(principle component transform,PC)、比值变换法(brovey trans-form,BT)、HSV(hue-saturation-value)变换法、相位恢复变换法(Gram-Schmidt pan sharpening,G-S)、高通滤波算法(high pass filtering,HPF)和小波变换法(wavelet transform,WT)等6种融合算法的融合效果.结果表明,各融合算法的空间分辨率及纹理特征相较于原始影像均得到增强.HSV法表达空间细节的能力最佳,但其光谱保真度较差;WT法可最大程度地保持光谱特征,且空间细节表达能力仅次于HSV法,最适用于Landsat 8的影像融合;综合考虑空间信息量与光谱特征,PC法和G-S法效果适中,略低于HPF法,BT法最劣.从分类结果来看,WT法和HPF法的分类精度相较于原始影像的分类精度有一定的提高.
图像融合 光谱信息 空间信息 面向对象分类 效果评价