关键词：oli影像 融合算法 适应性 应用研究 乡镇尺度 

摘要：本文利用OIF 因子选择乡镇尺度下Landsat8 OLI 影像MS 最优波段组合,在此基础上,研究OLI 影像MS 波段与PAN 波段对6 种融合算法：Brovey 法、PCA 法、Daubechies 小波变换法、Coifet 小波变换法、HIS 与小波相结合的变换法、PCA 与小波相结合的变换法融合的适应性,并对融合前后影像进行SVM 分类,以验证融合结果在实际生产应用中的有效性.结果表明：B456 为7 波段35 种组合方式中最佳波段组合,其OIF 值为27.842;对融合前后影像进行定性和定量精度评价,OLI 影像对PCA 算法融合适应性最强,各精度指标均占优;Daubechies 小波算法光谱扭曲度最小;HIS-wavelet 算法清晰度最高;PCA-wavelet 算法相关系数最高,融合结果信息含量最大;适应性最差为Brovey 算法.土地利用分类精度验证结果表明：OLI 影像经PCA 算法融合后有助于提高分类精度.

山东农业大学学报·自然科学版杂志要求:

{1}文中需进一步解释的内容作为页末注释，用宋体五号字。文中用上标标注，编号为：①②③。

{2}为了提高工作效率，来稿请勿寄个人。本刊因人力物力所限，来稿不退，请自留底稿。

{3}参考文献：作者根据来稿的情况，可以列出参考文献（不包括注释中已经出现的文献），但本刊一般在所刊发的文章后面不另开列“参考文献”。

{4}文稿需附加中、英文摘要和关键词。中文摘要一般不超过400 字，关键词5～8 个，中、英文需对应。

{5}基金论文所涉及的课题如取得国家或部、省级以上基金项目，应脚注于文题页左下方，作者单位上方，并附基金证书复印件，本刊将优先处理与刊登。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社