多源遥感数据融合技术综述

后勤部长 · 发表于 2011-1-17 10:38

多源遥感数据融合概述

（刘俊鹏北京师范大学资源与环境科学系02硕 022910210443）

1．引言

随着遥感信息获取技术的快速发展，各种新型传感器的不断涌现及其在对地观测中的应用，我们获取的同一地区多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率的多源遥感数据越来越多，使构造观测地球空间的影像金字塔变为了可能。与此同时，如何有效地处理、分析和综合利用这些各具特色的海量数据也对遥感数据的处理和应用从技术、方法、设备等诸多方面提出了新的要求。

与单源遥感数据相比，多源遥感数据所提供的信息具有以下特点：

1)
冗余性：多源遥感数据的冗余性表示他们对环境或目标的表示、描述或解译结果相同；

2)
互补性：多源信息来自于不同的自由度且相互独立，它们可以相互补充以降低系统的不确定性，提高系统识别环境的精确性，还能在传感器出错或失效时提高系统的可靠性；

3)
合作性：不同传感器在观测和处理信息时对其它信息有依赖关系；

4)
信息分层的结构特性：数据融合所处理的多源遥感信息可以在不同的信息层次上出现，这些信息抽象层次包括像素层、特征层和决策层，分层结构和并行处理机制还可保证系统的实时性；

5)
低成本性：相对于由单个传感器获得同样信息而言，多源遥感数据能以较低的成本获得更加完备的信息。

基于这些特点，遥感研究者从20世纪70年代初就想从这些数据中提取比从单源数据中更丰富、更可靠、更有用的信息，“数据融合”这一概念随之产生。进入90年代以来，这一技术迅猛发展起来，同时也逐渐摆脱了最初以军事为单纯应用目的，开始逐渐应用于工业、农业等更广泛的领域。

在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的多源遥感数据加以智能化合成，产生比单一信源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。它的优点是运行的鲁棒性，提高影像的空间分解力和清晰度，提高平面测图精度、分类的精度与可靠性，增强解译和动态监测能力，减少模糊度，有效提高遥感影像数据的利用率等。