作者：布和敖斯尔,马建文,王勤学,金子正美,福山龙次 单位：中国科学院地理科学与资源研究所;中国地理学会 出版：《》 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDLXB2004010150 DOC编号：DOCDLXB2004010159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《浅析多传感器数据融合技术》PDF+DOC2015年第18期 柯洪娣 《多传感器系统中的小波变换应用研究》PDF+DOC2020年第04期 汤家森,李瑞祥,施伟斌,李辉 《基于数据融合的航空发动机排气温度测量》PDF+DOC2018年第02期 雷伟 《多传感器信息融合技术综述》PDF+DOC2005年第06期 臧大进,严宏凤,王跃才 《多尺度随机建模与分布式多传感器数据融合估计》PDF+DOC2004年第02期 吕锋,于红,文成林,辛涛 《基于小波去噪的增强多尺度多传感器数据融合》PDF+DOC2003年第12期 王志武,丁国清,颜国正,林良明 《小波变换在多雷达数据融合中的应用》PDF+DOC2003年第04期 张善文,刘进忙 《多传感器数据融合在切割机器人系统中的应用》PDF+DOC2002年第07期 王志武,丁国清,颜国正,林良明 《多传感器单模型多尺度平滑融合估计》PDF+DOC2001年第04期 侯玉华,张楠,文成林 《基于小波变换的两种惯性传感器数据融合》PDF+DOC2007年第01期 蒋行国,杨文淑,包启亮,徐征峰

    • 针对日益增多的多传感器不同分辨率的遥感数字图像数据，提出其综合利用和尺度转换的有效方法。其中，作为尺度上推(scaling-up) 技术，本研究选择IHS和小波分解变换两种数据融合方法，应用Landsat ETM+数据和IRS-1C数据进行了实例研究。发现： IHS方法操作简单，对两种待融合的图像的像元大小和像元数(bit数) 的依赖不是很高，而对原始图像光谱信息的依赖很高，因此适用于不同传感器之间的数据融合上，其缺点就是不能够更多的保留原始多光谱数据的光谱信息。小波分解变换(WD) 方法可以很好地保留多光谱传感器的所有光谱信息，但是在重采样中对两种待融合的图像的像元配准的要求很高，因此比较适合于对同一传感器的多光谱数据与全色光谱数据的融合上。作为尺度下退(scaling-down) 技术，通过探讨将札幌野外实验站点数据镶嵌到高时间分辨率遥感图像的问题，提出像元级尺度扩展的具体操作方法和对NDVI图像进行扩展时出现混合像元的识别方法。应用AVHRR， MODIS， ETM+和ASTER的NDVI图像数据进行了像元尺度的扩展研究。得出： 对不同传感器的不同分.....。

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