遥感影像融合技术一直以来都是遥感领域的研究热点,现在越来越多的研究者加入到这一队伍中来。异源遥感影像融合技术可以把不同传感器所获得的影像经过一定的处理后利用算法将异源影像融合,融合后的影像兼具两种传感器所获得影像的优势。利用无人机遥感技术所获得的影像远远超过卫星影像的分辨率,低空无人机与遥感卫星影像融合具有重要价值,无人机影像具有超高分辨率而遥感卫星影像光谱信息充足,将两种影像进行融合,可获得高分辨率且光谱信息充足的影像,此种融合极具研究价值。无人机遥感数据与卫星遥感影像数据相比分辨率以及清晰度等都得到提升,但是无人机数据不具有遥感数据的多光谱的特点。本文利用C#与C++编程语言开发了一个融合系统,系统中包括四种融合算法分别为Pansharp融合算法、PCA变换融合算法、SFIM融合算法、色彩标准化融合算法,系统包括一整套影像处理流程,从影像的读取到预处理到影像的融合以及融合后影像参数的统计。本文重点研究了4种像素级融合方法的基本原理,研究了影像的预处理的技术及基本概念。GF2遥感卫星影像进行融合并利用系统评价参数统计的功能对融合的影像进行参数统计与对比分析。本文预处理中利用PIE软件对无人机数据进行预处理,利用所开发的影像融合与质量评价系统并对无人机数据与卫星数据进行融合与评价。关于影像融合质量分析与评价,利用相关参数选取了两种评价方法分别为定性评价和定量评价,定性评价根据相关经验以及文献资料等对影像做出相关评价,定量评价是通过对几种相关参数的统计进行对比分析从而做出评价。本文针对定量评价的参数的算法做出研究。