摘要：针对目前农业部门常用融合方法，探讨适合于ZY-3卫星农业区影像的融合方法，该文以ZY-3卫星2.1 m全色/5.8 m多光谱分辨率平面影像为数据源，应用HSV变换（hue-saturation-value，颜色空间变换）、Brovey变换（彩色标准化变换）、Gram-Schmidt变换（正交化变换）、PC变换（principal components，主成分变换）、Wavelet变换（小波变换）和Ehlers变换（空间滤波变换）等6种常用融合方法，从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度，通过两类统计参数：光谱分析和不同地域的纹理特征，对融合后的影像进行质量评价。通过面向对象方法对融合影像分类比较，全面探讨这6种融合方法对ZY-3卫星农业区影像的适宜性。试验表明，PC变换和Ehlers变换各波段与原多光谱影像相关性均高达0.9以上，纹理特征增强明显，边缘响应指标均高于0.2，分类总体精度分别达78.59%、77.8%；其他融合方法仅在部分试验指标中具有优势。综合比较试验数据，发现PC变换和Ehlers变换融合效果优于其他融合算法，适宜应用于ZY-3卫星农业区影像；但不同融合方法在图像质量和地类提取中各有优势，可结合实际农业应用及影像中地类信息比例，选择适宜的融合算法。该研究可为农业各部门中影像大规模的融合应用提供参考。

关键词：遥感 光谱分析 影像融合 融合影像 农业区域 

单位：武汉大学资源与环境科学学院; 武汉430079