本发明属于遥感数据处理技术领域，尤其涉及一种多源遥感影像数据融合方法。
背景技术：
目前，随着遥感技术的发展，多源遥感影像为人们提供了丰富的信息，不同传感器对同一地区获取的遥感影像数据量越来越大，使得遥感系统能够为用户提供同一地区不同时间、空间和光谱分辨率的海量数据。目前在遥感影像数据的获取时一般采用了单一传感器获取。单一传感器获取的图像信息往往难以满足应用，往往比较单一，从而使得获得的图像比较单一。
技术实现要素：
本发明的目的在于解决以上所述的技术问题，提供一种通过影像融合可以获取更多的信息，补充单一传感器的不足，能够最大限度地综合和利用多种数据的不同特性，消除不同传感器之间存在的冗余和矛盾，增强影像信息的透明度，提高影像信息的精度，改善和提高遥感信息提取的及时性和可靠性的多源遥感影像数据融合方法，其技术方案如下：
多源遥感影像数据融合方法，其特征在于：
基于像元的图像融合：基于像元的图像融合进行基本的地理编码,即对栅格数据进行相互间的几何配准,在各像元一一对应的前提下进行图像像元级的合并处理,以改善图像处理的效果,使图像分割、特征提取工作更准确地进行；
基于特征的图像融合：基于特征的图像融合,结构信息之间的对应,对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性,融合后的影像既保留原高分辨率遥感影像的结构信息,又融合了多光谱影像丰富的光谱信息,图像类别环境得以改善,遥感分类精度得以提高；
基于决策层的图像融合：基于决策层的图像融合先经过图像数据的特征提取以及一些辅助信息的参与，再对其有价值的复合数据运用判别准则，决策规则判断、识别、分类,然后将这些有价值的信息融合,获得综合的决策结果；
对数据经过上述三种图像融合后，再对三种结果进行比对融合分析得出最终结果。
本发明提供的多源遥感影像数据融合方法，基于像元的图像融合可以改善图像处理的效果,使图像分割、特征提取等工作更准确地进行。基于特征的图像融合对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性,且数据处理量大大减少,有利于实时处理。融合后的影像既保留原高分辨率遥感影像的结构信息,又融合了多光谱影像丰富的光谱信息,图像类别环境得以改善,遥感分类精度得以提高。基于决策层的图像融合可以得到最佳的有利用价值的数据。
本发明的有益效果是：通过影像融合可以获取更多的信息，补充单一传感器的不足，能够最大限度地综合和利用多种数据的不同特性，消除不同传感器之间存在的冗余和矛盾，增强影像信息的透明度，提高影像信息的精度，改善和提高遥感信息提取的及时性和可靠性。
具体实施方式
下面具体说明实施例：
多源遥感影像数据融合方法，其特征在于：
基于像元的图像融合：基于像元的图像融合进行基本的地理编码,即对栅格数据进行相互间的几何配准,在各像元一一对应的前提下进行图像像元级的合并处理,以改善图像处理的效果,使图像分割、特征提取工作更准确地进行；
基于特征的图像融合：基于特征的图像融合,结构信息之间的对应,对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性,融合后的影像既保留原高分辨率遥感影像的结构信息,又融合了多光谱影像丰富的光谱信息,图像类别环境得以改善,遥感分类精度得以提高；
基于决策层的图像融合：基于决策层的图像融合先经过图像数据的特征提取以及一些辅助信息的参与，再对其有价值的复合数据运用判别准则，决策规则判断、识别、分类,然后将这些有价值的信息融合,获得综合的决策结果；
对数据经过上述三种图像融合后，再对三种结果进行比对融合分析得出最终结果。
根据不同图像不同特性的分类融合分析，可以得出更加准确的图像信息，在对不同分类的图像信息进行比对整体分析得到最终的具有更多特性；更准确的图形信息。