基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
多源遥感影像数据融合是利用不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据，通过一系列的算法和技术手段将它们融合到一起，从而获得更准确和全面的地物信息的过程。

在传统的遥感数据融合方法中，主要使用的是线性代数和统计学的方法，如主分量分析（PCA）、变化检测（CD）和波段比值（BR）等方法。

然而，这些方法在处理多源遥感影像数据时存在一些问题，如信息损失和空间分辨率失真等。

针对这些问题，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在近年来得到了广泛的研究。

ENVI是一种功能强大的遥感图像处理与分析软件，提供了多种图像融合算法和工具，用于不同传感器和不同时间的遥感影像数据的融合。

本文将结合ENVI软件，探讨多源遥感影像数据融合的原理、方法和应用，以及存在的问题和未来的发展方向。

首先，多源遥感影像数据融合的原理是通过将不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据融合到一起，利用各自的优势和互补性，提高地物信息提取的精度和可靠性。

常用的融合方法包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。

其中，像素级融合是通过对遥感影像数据进行像素级别的加权平均或逻辑运算，得到一个新的融合影像。

特征级融合是通过提取不同影像数据的特征，如纹理、形状和光谱等特征，进行特征融合和分类。

决策级融合是通过对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算，得到一个新的融合决策图。

其次，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。

在像素级融合中，ENVI软件提供了多种融合算法和工具，如加权平均法、模糊逻辑法和像素选择法等。

在特征级融合中，ENVI软件提供了纹理特征提取和形状特征提取等功能，可以用于提
取不同影像数据的特征，并进行特征融合和分类。

在决策级融合中，ENVI 软件提供了逻辑运算和决策树等工具，可以对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算和分类。

最后，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在农业、环境、城市规划和土地利用等领域具有广泛的应用价值。

例如，在农业领域，多源遥感影像数据融合可以用于农作物的生长监测、灾害风险评估和精细施肥等方面。

在环境领域，多源遥感影像数据融合可以用于湿地的变化监测、水质的评估和森林的资源管理等方面。

在城市规划和土地利用领域，多源遥感影像数据融合可以用于城市扩展的规划和土地利用的评估等方面。

然而，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法仍然存在一些问题，如信息损失、空间分辨率失真和算法选择等。

因此，未来的发展方向应该是进一步改进和优化融合算法和工具，提高融合结果的精度和可靠性。

同时，还需要开展更多的应用研究，探索多源遥感影像数据融合在不同领域的具体应用。