《表2 Sentinel-1A和Sentinel-2A融合后影像的质量评价结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《Sentinel-1A与不同云量Sentinel-2A的融合尺度及分类研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

融合后影像的质量定量评价结果如表2所示。从表2可以看出，在无云条件下，3种融合算法的平均梯度都明显增加，说明融合后的影像更清晰，层次感更丰富；信息熵除高通滤波外，其余2种融合算法均明显增加，说明这3种融合算法能更多地保留原影像的纹理等细节信息，有利于目标分割；标准差仅小波变换融合有明显增加，乘积变换和高通滤波大幅下降，说明只有小波变换较好地保留了原影像的亮度和光谱信息。从以上3个指标来看，云量为0时，3种融合算法中小波变换融合最优。当云量增加到10%和20%以后，3种融合算法的平均梯度、标准差均明显下降，说明3种融合算法部分保留了原影像的光谱、亮度等信息；信息熵只有小波变换有明显增加，表明这2种算法继承了原影像的纹理等细节信息。总的来说，云量为10%～20%时，小波变换融合效果较好（图4）。当云量为30%时，小波变换融合的平均梯度、标准差均下降，信息熵有所增加，但乘积变换和高通滤波却相反，平均梯度有明显增加，而标准差和信息熵均明显下降。由此可知，云量为30%时，3种融合算法的融合效果均较差。