使用说明

影像融合是将前序步骤中的全色正射影像与多光谱正射影像进行融合，融合后的影像既有全色影像的高空间分辨率，又有较高的光谱分辨率。

SuperMap ImageX Enterprise 11i(2024) 开始支持。

功能入口

• 工作流->影像融合 节点。
• 工具->卫星影像->影像融合。（Windows 版本暂不支持）

参数说明

输入设置

• 全色影像目录：设置用于融合的全色影像目录。
• 多光谱影像目录：设置用于融合的多光谱影像目录。

参数设置

• 融合方法：包含 PanSharp、Gram-Schmidt 、CNBROVEY、HSV、PCA、NND 融合算法，默认使用 Gram-Schmidt 方法。
  • PanSharp：是一种基于最小二乘法的灰度关系的影像融合方法，通过建立多光谱影像与全色影像之间的线性回归模型，调整多光谱影像各波段的灰度值，使其与全色影像的辐射特性匹配，从而减少融合后的色彩偏差。适合用于对光谱精度要求较高的遥感应用，如农业监测、环境评估。
  • Gram-Schmidt：是一种基于 Gram-schmidt 正交变换的改进方法，通过自适应调整多光谱影像各波段与全色影像的线性关系，生成更符合实际需求的亮度分量。该方法具有光谱保真度高、空间细节保持好等特点。
  • CNBROVEY：Color Normalized Brovey 是一种改进的 Brovey 变换的影像融合方法，通过引入颜色归一化策略，优化多光谱与全色影像的融合过程，在提升空间细节的同时，尽可能保持原始光谱特性。适合用于平衡光谱与细节的场景。
  • HSV：色相 Hue, 饱和度 Saturation, 明度 Value，是一种基于颜色空间的影像融合方法，通过将多光谱影像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 空间，利用全色影像的高空间分辨率替换或增强亮度分量，从而在保留色相和饱和度的同时提升影像细节。适用于 RGB 波段融合，对非可见光波段（如近红外）效果较差。
    提示：

    HSV 方法仅支持 8 位的影像数据。 

  • PCA：Principal Component Analysis 是一种基于统计特征提取的影像融合方法，通过将多光谱影像转换到主成分空间，利用全色影像替换第一主成分（PC1），实现空间细节与光谱信息的有效融合。该方法在提升多光谱影像空间细节的同时，保留了大部分光谱信息，适用于对空间分辨率要求较高的遥感应用。但可能存在光谱失真的风险，光谱保真度一般。
  • NND：Non-Negative Decomposition是一种基于非负矩阵分解（NMF）的影像融合方法，通过联合分解多源影像（如多光谱、全色、红外影像），提取共享特征（如空间结构）与独立特征（如光谱、热辐射），并基于此进行融合。适合用于多模态数据间的融合，但计算耗时相对也会更长。
• 锐化系数：用来调节融合后影像的清晰程度，仅支持 PanSharp 和 Gram-Schmidt，默认为 1.0。
• 重采样方法：设置影像重采样的方法，提供最邻近法、双线性内插法、三次卷积内插法三种。

输出设置

• 输出文件目录：设置结果影像的保存路径。
• 分带输出：开启后，输出影像将根据每景影像范围中心点，输出相应分带坐标系的影像。目前支持 Universal Transverse Mercator（WGS 1984）和 Gauss - Kruger(CGCS 2000）坐标系。
• 输出文件类型：设置结果影像的文件类型，提供 Tiff/GeoTIFF 、Erdas Image 和 PCIDSK 格式， 默认为 Tiff/GeoTIFF。
• 压缩方式：用户可自定义导出栅格数据的压缩方式，仅 Tiff/GeoTIFF 格式支持，默认压缩方式为 NONE，更多方法介绍请参考压缩方式。

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