遥感图像具有不尽相同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，采用图像融合技术能将它们各自的优势综合起来，弥补单一图像上信息的不足。随着高分辨率卫星传感器的使用，遥感图像资料在城市研究中已得到广泛应用。在城市化飞速发展的今天，对城市环境的评价、预测、检测以及城市变化、土地利用现状等问题的研究已经成为城市规划与决策、管理与建设所面临的核心问题，遥感图像资料是解决这些问题的重要工具。由于城市是人工环境和自然环境的综合体，人为因素的影响使地物分布呈现出鲜明的特征，如地物具有明显、规则的分布形态，地物种类繁多，光谱特征复杂，混合像元的比例较高等等，因此采刚图像融合技术，最大限度地提高遥感图像分析的精度，扩大遥感图像的应用范围，对于城市应用中的影像地物识别具有非常重要的作用，是遥感技术在城市应用中向更深发展的必然趋势。 本文对遥感图像融合技术进行全面的研究，概述遥感图像融合的定义与原理、目的与意义，以及目前国内外遥感图像融合技术的发展现状和研究现状；系统地阐述了遥感图像融合的三个层次，即像素级融合、特征级融合、决策级融合，以及这三个层次间的关系；重点介绍了五种经典的传统融合算法，即MuItiplicatiVe变换、Brovey变换、主成分分析、高通滤波以及传统IHS变换融合：详细介绍了融合图像评价方法，即主观评价方法、客观评价方法以及各种常用的客观评价指标，并总结出不同融合目的下的评价指标选取方法。 把城市用地划分为八种典型的地物类型，以密集建筑区为主，进行遥感图像融合实验。在介绍了卫星图像适用性、选取试验区、进行图像配准后，提出采用相关系数和方差来结合确定图像的最佳波段组合，从而使组合波段的图像信息量最大；比较各种重采样方法的优缺点和适用性，重点分析重采样方法的不同选择对各种融合算法的影响；结合算法原理、对比融合影像，分析MultipIicatiVe变换、Brovey变换、主成分分析、高通滤波、传统IHs变换这五种经典的传统融合算法对各种地物类型的融合效果，通过一系列的融合实验分析比较，指出各种传统融合算法的优劣和适用性。通过实验所得出的一系列结论，对于遥感图像融合技术的理论研究和实际应用具有重要的指导意义。 重点研究了传统IHs变换融合方法，分析其算法缺陷。传统的IHS融合法使用全色影像直接替代强度分量I，因此保留了全色影像的全部空间信息，但由丁全色影像与强度分量I在空间分辨率上的差异以及光谱响应范同的不一致，融合后图像会存在较大的光谱畸变。本文在列举、归纳了国内外学者对IHs算法的研究重点、改进方法后，针对传统IHs融合算法的缺陷提出了一种新的融合算法--基丁快速傅立叶变换的改进型IHs融合算法，该算法先对多光谱影像进行IHS止变换，然后运用快速傅立叶变换，把强度分量I和全色影像转换到频率域，在频率域里对1分量进行低通滤波、对全色影像进行高通滤波，再将两者相加形成新的强度分量I，并与原米的H分量、S分量一起进行IHS逆变换，从而得到融合后影像。在详细介绍了该算法的原理和步骤后，重点分析了五种滤波窗口即Ideal理想滤波窗口、Bartlett三角滤波窗口、Butterworth巴特滤波窗口、Gaussian高斯滤波窗口、Hanning余弦滤波窗口的传递函数、函数剖面图、优缺点和适用性，阐述了滤波半径的选择原理。通过融合实验，对该算法的融合效果进行目视评价和定量评价，从主观上和客观上证明了该算法在有效保持纹理信息量的基础上，能最火程度地保持光谱特性，取得很好的融合效果。 综上所述，本文较全面、深入、系统地研究了遥感图像融合技术，通过融合试验，对比分析了各种融合算法在不同的城市用地类型上取得的效果，并提出了一种新的融合算法。本文所取得的一系列实验结论和提出的新的融合方法，对遥感图像融合技术的理论研究、实际应用和未来发展都有重要的意义。