遙感圖像融合的定義是通過將多光譜低分辨率的圖像和高分辨率的全色波段進行融合從而得到信息量更豐富的遙感圖像。常用的遙感圖像融合方法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt方法。其中Gram-Schmidt方法效果較好，且應用廣泛。該方法由CraigA.Laben等人提出，已經被封裝到多個遙感圖像處理軟件中。對於此算法的敘述，國內的李存軍寫的《兩種高保真遙感影像融合方法比較》復述的很清楚，結合原文看清晰易懂。
具體步驟如下：
1.首先預處理數據，計算多光譜影像和全色波段重疊區域，得到裁剪后的多光譜影像和全色波段。
2.隨后模擬產生低分辨率的全色波段影像用於作為GS變換的第一分量。通常是將低分辨率的多光譜影像根據光譜響應函數按一定權重wi進行模擬，得到模擬的全色波段灰度值。或者把全色波段影像模糊，縮小到與多光譜影像相同大小。
這里我們最終對多光譜影像，按波段計算了平均值，來模擬全色波段。
3.接着就是重頭環節。GS變換--施密特正交化，具體原理可以百度，這里給出修改后的施密特正交化公式。其中h()是計算矩陣內積，然后做除法。以模擬波段為第一波段，多光譜影像所有波段為后續波段，做GS變換。
（這里有不懂的地方，按GS正交化，分母應該是相同分量的內積，為什么在論文里，卻帶了個平方？？？）
施密特正交化
GS融合正變換
4.接着根據GS第一分量，即模擬波段的mean和var，對全色波段進行修改。
5.然后把修改后的全色波段作為第一分量，進行GS逆變換，輸出n+1個波段，去除第一個波段，就是融合后的結果。
最后分析一下具體編碼步驟：
1）overlay，求重疊區域圖像的函數
2）resample，重采樣把多光譜影像重采樣到全色波段的形式
3）simulate，模擬全色波段的函數
4）GS正變換
5）modify函數，修改全色波段作為GS第一分量
6）GS逆變換