基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法研究

• 作者: 阮多 韩书新 沙威
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 关键词: 随机森林 多源遥感 图像 特征融合 滤波
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 理论创新|THEORETICAL INNOVATION
• 页码范围: 52-55
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.04.052

摘要

为了提高多源遥感图像在低分辨率成像环境下的检测识别能力,提出基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法.采用增强型D-ASPP结构滤波分析的方法,建立低分辨率多源遥感图像滤波成像分析模型和三维成像模型,通过提取多源遥感图像的多分辨边缘特征信息,建立低分辨率多源遥感图像的特征分割模型,利用空间维度匹配进行遥感图像的特征匹配,利用灰度直方图的细节层次分布特征,构建多源遥感图像的灰度直方图模型及随机森林学习模型,采用低分辨特征分解和信息增强的方法进行图像的特征融合,实现多源遥感图像的多模状态融合和优化成像,提高多源遥感图像的特征融合和成像质量.仿真结果表明,采用该方法进行多源遥感图像融合的对比度较高,图像融合输出的信噪比较高,提高了多源遥感图像的检测识别能力.