气象卫星遥感图像配准和融合关键技术研究的中期报告.docx

气象卫星遥感图像配准和融合关键技术研究的中期报告
一、研究背景：
气象卫星传感器具有高分辨率、广覆盖、多波段等突出的优点，可以为气象预报、环境监测等领域提供可靠的数据支撑，被广泛应用于国内外气象领域。然而，由于气象卫星传感器成像时存在波动、旋转等问题，使得同一地区在不同时间/波段、不同卫星成像的遥感图像在空间位置上存在差异，这给气象遥感图像的应用带来了一定的困难，因此需要进行遥感图像配准和融合。
二、主要研究内容：
1.气象卫星遥感图像配准方法研究：对不同时间/波段、不同卫星成像的气象遥感图像，分别提取其特征点（如SIFT、SURF等），计算特征点间的相对位置，再采用仿射变换、透射变换等配准方法进行图像配准。
2.气象卫星遥感图像融合方法研究：在图像配准完成后，采用像素级、特征级等融合方法，对同一区域的多幅遥感图像进行融合，得到一幅具有更高质量、更丰富信息的遥感图像。
3.算法实现和分析：对气象遥感图像配准和融合算法进行程序实现，在不同数据集上进行实验，分析算法的准确率、速度等性能指标。
三、预期研究成果：
1.提出适用于气象卫星遥感图像配准和融合的新算法，实现同一区域不同时间/波段、不同卫星成像气象遥感图像的配准和融合。
2.基于新算法，实现气象遥感图像配准和融合软件系统，提供更优质、更丰富信息的遥感图像。
3.分析算法的准确率、速度等指标，以及应用实例，验证新算法的有效性和实用性。
四、研究进展：
目前已完成对常用的图像配准方法（如SIFT、SURF、Harris、FAST等）进行了理论研究和实验验证，并在此基础上提出了一种适用于气象遥感图像配准的新算法。同时，针对像素级、特征级等融合方法进行了对比分析，并初步实现了基于特征级融合的算法。接下来，我们将着重进行算法实现和性能分析，力争取得更好效果。