ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究

将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。