研究目的
研究多光谱与全色图像的融合技术，以提升空间和光谱分辨率，从而优化遥感应用中的分析、分类与解译效果。
研究成果
该研究表明，基于算法的图像融合方法能有效整合多光谱（MS）与全色（Pan）图像的互补信息，生成兼具高空间分辨率与高光谱分辨率的图像，从而提升遥感应用中分类与解译的准确性。
研究不足
该研究的局限性在于传感器设计中空间分辨率与光谱分辨率之间的固有权衡、处理高光谱图像的计算复杂性，以及融合模型中初始估计值的准确性。
1：实验设计与方法选择：
该方法采用算法手段融合多光谱（MS）与全色（Pan）影像，以实现高空间分辨率与高光谱分辨率。
2：样本选择与数据来源：
研究使用来自Landsat、SPOT、Quickbird和Ikonos等不同卫星的数据。
3：实验设备与材料清单：
研究采用配备多光谱与全色传感器的遥感卫星。
4：实验流程与操作步骤：
过程包括获取MS与Pan影像、应用融合算法整合这些影像并分析结果。
5：数据分析方法：
通过将融合影像与原始MS及Pan影像对比，评估空间与光谱分辨率的提升效果。
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获取完整内容-
Landsat
TM, MSS
NASA
Earth observation and remote sensing
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SPOT
HRV-XS
CNES
Earth observation and remote sensing
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Quickbird
MS
DigitalGlobe
High-resolution earth imaging
-
Ikonos
MS
DigitalGlobe
High-resolution earth imaging
-
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