摘要: 遥感数据融合可有效改善影像的光谱和空间分辨率,提高影像的视觉效果和信息提取能力,是多源、多尺度、多元遥感数据信息集聚的重要途径。采用乘积变换(Brovey)、HSV变换、主成分分析(PCA)和光谱锐化(Gram-Schmidt)4种方法对Landsat8OLI全色和多光谱数据进行融合,运用Matlab软件计算提取融合后图像的均值、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数等指标,从定性和定量两个方面对这4种融合结果进行分析比较,结合主观、客观因素分别分析对比4种融合方法的融合效果。通过研究,增进了对不同融合方法的理解和认识,为进一步挖掘Landsat8OLI遥感数据的潜力奠定基础,为Landsat卫星遥感数据的应用提供技术支持。