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像元级遥感影像融合方法研究的综述报告
随着遥感技术的不断发展，遥感影像不仅在军事、航空、气象等领域得到广泛应用，同时在土地利用、城市规划等民用领域也日益受到重视。在遥感影像处理中，遥感影像融合是一项重要的技术，可以提高影像质量和加强影像分析能力。本文将对像元级遥感影像融合方法做一综述。
一、背景介绍
以往，遥感影像融合主要采用像元级、特征级、决策级和分类器级等多种方法，其中像元级方法融合的是不同传感器或不同波段下同一影像的像元信息，主要针对同一地物/目标大小不同、位置偏差等问题。像元级遥感影像融合其基本思路是利用不同波段或不同传感器下同一地物/目标的差异特点，通过一定的数学方法或模型对多源数据信息进行融合得到一幅多维信息更加全面的影像。
二、常见的像元级遥感影像融合方法
1.小波变换融合法
小波变换融合法是一种将不同波段的遥感影像通过小波变换进行融合，实现高质量影像的获取的方法。这种方法利用了小波变换在进行融合时，可以减少互为相似的子图像的数量，解决了一些传统方法例如平均值、比例互补等方法对图像细节表达不够清晰的问题。
2.高通滤波融合法
高通滤波融合法是通过高通滤波对多幅遥感影像进行预处理，然后将对几个预处理后的影像进行加权平均得到融合影像的方法。其优点为操作简便、易于实现，对于低协方差的相干干扰有一定的去除效果。
3.PCA融合法
PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种将多维数据降至较低维度空间的矩阵运算方法。PCA融合法是一种将多幅影像进行特征分解，然后通过综合考虑所有维度不同的特征图像得到新像素值的方法。该方法不需要任何前提知识，且操作流程较为直观、简洁，在图像融合中也表现出一定的效果。
4.HIS融合法
HIS融合法是一种特征提取的方法，它是将遥感影像转换到HSI色彩空间上，然后通过将色彩提取的H、I、S三个通道进行融合得到结果的融合方法。该方法不仅使融合结果更加明显，且他对融合结果进行了评价，并且该方法灵活可变。实践中，HIS融合方法常用于植被指数及城市遥感影像分类等应用。
三、结论
像元级遥感影像融合方法是一种比较传统的影像融合方法，能够有效地提高影像质量和加强影像分析能力，为遥感防灾减灾、城市规划、环境监测、农业早期预警等领域提供了有力的支持。
不同的影像融合方法有其各自的优缺点，在实际应用中需结合实际情况进行选择。未来，随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据融合算法将不断提高应用效率，为分类、变化检测等方面的应用开拓空间。