摘要：将多源数据融合分析可以降低单一图像造成的误判读,利用多源数据之间的冗余部分进行配准,利用互补信息完成融合,能够提高数据的信息量和可靠性。该文利用近地面遥感模拟平台分别获取油菜的多光谱图像和深度图像,将2种图像进行配准和融合。该文分别针对多光谱图像和光程差深度图像的成像特点,进行相机内外参计算与图像矫正。采用SIFT（scale invariant feature transform）算法计算2源图像上的SIFT点,并依据关键点描述子进行匹配,之后通过关键点位置计算仿射变换矩阵对图像进行缩放、平移和旋转,从而实现变换后图像的配准。分别对harr,Db2,Db4,Sym2,Sym4,Bior2.2,Bior2.4,Coif2,Coif等9种小波基融合后的结果计算其相应的交叉熵、峰值信噪比和互信息量等5个参量进行评价,得出小波基harr和sym4融合效果较好,各项指标均衡性较好。用haar小波基对配准后图像在3、4、5、6层分解融合,通过观察得出在多光谱与深度图像融合中第3层小波分解和第4层分解的融合效果较好。最终将深度图像的高程数据归一化之后进行植株三维构建,得到三维点云并进行可视化。

关键词：数据融合 小波分解 作物 油菜 多光谱图像 

单位：浙江大学生物系统工程与食品科学学院; 杭州310058