حالتهاي مختلفي وجود دارد كه همزمان قدرت تفكيك مكاني و طيفي بالايي در يك تصوير مورد نياز باشد در حالي كه ابزارها توانايي توليد چنين ديتاهايي كه هم قدرت تفكيك مكاني و هم قدرت طيفي بالايي داشته باشند را به دلايل مختلف ندارند يك راه حل براي دستيابي به تصاويري كه قدرت تفكيك مكاني و طيفي بالايي دارند. تلفيق ديتاها(data fusion) مي باشد. تعدادي روش براي تركيب ديتاهاهاي پانكروماتيك (قدرت تفكيك مكاني بالا) و مولتي اسپكترال ( قدرت تفكيك طيفي بالا) وجود دارد. معمول ترين روشها بر مبناي تبديل HIS tensity-Hue-Saturation و PC (Principle Component) و ... مي باشد. ولي اين روشها خصوصيات طيفي ديتاهاي مولتي اسپكترال را تا حد زيادي از بين مي برند و براي تركيب تصاوير مناسب نمي باشند. در اين جا ما روشي را بر مبناي تجزيه مولتي رزولوشن wavelet براي تركيب باند پانكروماتيك سنجنده ETM(15m) و باندهاي مولتي اسپكترال همان سنجنده (30m) به كار مي بريم. correlation coefficient يا ضريب همبستگي موجود بين تصاوير حاصله و اوليه نشان مي دهد كه روش پيشنهادي از تركيب كننده هاي HIS ، PC و ... يراي حفظ اطلاعات طيفي بهتر مي باشد.correlation حاصله در روش پيشنهادي بيشتر از 0.8 و در روشهاي ديگر داراي مقداري كمتر از 0.6 مي باشد. در نتيجه به كار گيري روش تركيب بر مبناي wavelet به دليل ثابت ماندن ويژگي هاي طيفي باعث مي شود تا مراحل بعدي پردازش طيفي بر روي تصاوير تركيبي نظير classification با دقت بيشتري انجام گيرد و از اين جهت به روشهاي ديگر ترجيح داده مي شود

كلمات كليدي:

تجزيه مولتي رزولوشن wavelet ، تلفيق ، تصاوير پانكروماتيك ، مولتي اسپكترال ، شدت روشنايي ( Intensity) ، ضريب همبستگي ، قدرت تفكيك طيفي و مكاني