简介：

简介：Curvelet变换用于影像融合能有效保持影像的光谱信息，利于提取影像不同尺度、不同方向的细节特征。为检测Curvelet变换对影像分类的影响，文章首先采用PCA方法、Curvelet变换方法对IKONOS影像进行融合；然后对原多光谱影像和融合影像进行监督分类，分类时采用相同的训练样本；最后运用多种参数对结果进行目视、定量评价。总体结果显示：基于Curvelet变换的融合影像各波段的信息熵以及与原影像的平均结构相似性程度均高于基于PCA的融合影像，原多光谱影像、基于PCA的融合影像和基于Curvelet变换的融合影像的总体分类精度分别为：77．27％、70．00％和80．09％，其中基于Curvelet变换的分类影像的地物边缘光滑度最高。

简介：从数据准备、技术流程等几方面，介绍了利用ERDASIMAGINE软件对IKONOS卫星遥感数据进行处理，制作1：1万RSDOM的方法。

简介：本文结合全省第一张湖州市IKONOS卫星遥感影像图的生产实践，简要介绍了如何在TelluxImage和AdobePhotoshop软件基础上，将原始的IKONOS4米多光谱影像和1米全色影像数据复合，制作成高分辨率、高清晰度、易判读的IKONOS真彩色卫星遥感影像图。并初步探讨IKONI碍卫星影像在测绘、土地管理、城市建设、森林环境监测、灾害调查等国民经济各个领域的实际应用。

简介：针对传统的融合技术在IKONOS高分辨率卫星影像处理中的不适应性,提出一种更为精确细致的图像融合方法--自适应小波包分析法,既可以对图像低频部分进行融合处理,还可以对高频部分采取所需的融合处理策略,以综合多源多时相图像中的高频细节信息.该融合算法在信息量、光谱特征和边缘特征等方面具有综合优势.融合后影像不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征,而且在增加融合结果信息量,改善解译的精度和可靠性以及使用率等方面均收到很好的效果.

简介：摘要本文将以IKONOS全色和多光谱影像为例,采用HIS变换法、PCA主成分变换法和HPF滤波变换法对全色和多光谱影像进行融合,从几何特征和光谱特征方面来分析和评价3种融合结果,研究发现PCA融合方法对IKONOS数据融合具有不确定性,并分析与之相关的因素,提出PCA用于IKONOS数据自身融合应注意的问题。

简介：四川省地质学会遥感专业委员会和四川省遥感中心为推动和发展我省高分辨率“IKONOS”卫星数据的应用工作，邀请北京现代天目影像技术有限公司(中韩合资)专家洪元杓、关秀元两位博士于2004年9月7日在成都西藏饭店讲课，并进行技术交流。主要内容有：美国IKONOS卫星数据处理技术和IKONOS第二