一种遥感影像融合效果评价方法

摘要

一种遥感影像融合效果评价方法，本发明涉及遥感影像效果评估，特别是涉及一种遥感影像融合效果评价方法。本发明是要解决现有遥感影像融合效果评价方法主要视觉效果人为干扰因素较大，容易产生误差，客观数理统计分析中指标的选取没有统一的标准，难以实现全面评价影像质量的问题。步骤一：原始待融合影像的预处理；步骤二：预处理后的多光谱影像与全色影像进行融合处理；步骤三：对融合前后的影像进行面向对象分割；步骤四：采用分类规则，对分割后的遥感影像进行分类；步骤五：从生产精度、用户精度以及Kappa系数三个角度对分类结果进行精度评价，对比分析融合前后影像的分类精度实现融合效果评价。本发明应用于遥感影像处理技术领域。

主权项

一种遥感影像融合效果评价方法，其特征在于遥感影像融合效果评价方法主要包括以下步骤：步骤一：原始待融合影像的预处理；步骤二：预处理后的多光谱影像与全色影像进行融合处理，得到融合后的结果影像；步骤三：对融合前后的影像进行面向对象分割，得到分割后的遥感影像；步骤四：采用分类规则，对分割后的遥感影像进行分类，得到融合前后影像的分类结果；步骤五：从生产精度、用户精度以及Kappa系数三个角度对分类结果进行精度评价，对比分析融合前后影像的分类精度实现融合效果评价；其中，步骤五中所述的从生产精度、用户精度以及Kappa分析三个角度对分类结果进行精度评价，对比分析融合前后影像的分类精度实现融合效果评价中，生产精度是指分类总数减去漏分再除以分类总数；用户精度是指分类总数减去错分再除以分类总数；Kappa分析指数采用一种离散的多元技术，考虑了矩阵的所有因素，是一种测定两幅图之间吻合度或精度的指标，其计算公式为：$K_{appa}=\frac{N\underset{i=1}{\Sigma }{x}_{ii}-\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}(x_{i+},x_{+i})}{N^2-\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}(x_{i+},x_{+i})}$式中：r是误差矩阵中总数列(即总的类别数)；x_ii是误差矩阵中第i行、第i列上象元数量(即正确分类的数目)；x_i+和x_+i是第i行和第i列上的总象元数量；N是总的用于精度评估的象元数量。