多源遥感数据融合方法探讨

研究了基于IHS变换和多分辨率小波分析的叠加融合方法，并提出了改进的叠加融合方法，其基本做法是保持多光谱(低空间分辨率)遥感影像I分量小波分解后的低频信息不变，将高空间分辨率遥感影像小波分解后的高频信息叠加到多光谱I分量小波分解后的高频信息上，而后对叠加后的I分量进行小波逆变换得到I’，最后对I’HS进行IHS逆变换得到融合后的多光谱影像。融合实验结果证明，改进后的叠加融合方法不仅提高了多光谱影像的空间分辨率，而且在保持多光谱影像的光谱特性等方面相对于改进前具有更大的优越性。     

多源遥感影像数据融合理论与方法的研究

在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上,归纳了多源遥感影像数据融合方法,并对未来的研究趋势进行了展望。     

多源遥感数据融合方法比较研究

本文基于笔者从事遥感图像处理相关工作经验，研究分析了多源遥感数据的常用融合方法，从方法机理着手，分析了采法性融合，Brovey变换融合。HIS变换融合与小波变换融合四种方法的适用范围和优缺点，文中给出的方法原理虽然在实际的软件操作中不会涉及，但对于分析方法的适用范围有着重要作用，全文是来自于笔者长期实践工作的技术和理论总结，相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

多传感器数据融合处理的时间对准研究

针对空中交通管理中的多种类型航迹信息以及信息质量不一致等问题,采用了聚类的时间片技术,提出一种基于多类型传感器数据信息的时间归一化外推数据对准算法,融合航迹数据,提高了航迹信息的一致性和准确性。结合终端区及航路上的多类型传感器数据信息,在保证实时性的前提下,完成了一,二次雷数据、ADS、VDL数据的航迹融合处理,结果符合实际情况,验证了本算法的正确性。应用该算法的ATC航迹融合处理,提高了航迹的精确度、一致性和可靠性。     

多源异构文化大数据融合平台设计

介绍了文化大数据的概念与特点,对文化大数据平台的研究现状进行了总结,详细分析了具有代表性的2个多源异构文化大数据融合平台,最后在多源异构文化大数据应用的基础上,提出支持横向扩展、面向设计和支持元数据融合的文化大数据平台系统架构,并从数据流的角度给出了多源异构文化大数据平台流程图.就平台设计过程中涉及的关键技术进行了分析...     

面向水下多源数据特征级融合方法

海洋环境复杂多变,单一水下传感器目标识别精度不能满足系统性能要求,并且水下数据噪声大、维度高,直接进行数据融合并不能得到较好的结果.为此,针对多场景水下多源试验数据,使用去噪自编码和多种降维方法进行多角度特征级融合.首先,使用去噪自编码器去除噪声、降低数据维度并且抽取出深层特征;然后,对深层特征使用数据层叠方法进行多源...     

多传声器数据融合方法研究

从多传感器数据融合理论出发，提出了多传感器数据融合的基本原理，讨论了多传感器数据融合的几种方法以及选择融合方法的原则。     

多源卫星重力数据融合研究进展

分析了GOCE和GRACE等重力卫星数据在频谱上的互补性,指出了多源卫星重力数据融合的必要性,总结了多源卫星重力数据融合的研究进展和相关成果,特别是GOCO和EIGEN系列模型.在此基础上,探讨了目前多源卫星重力数据融合中存在的问题,如地形影响处理、位系数与数据的对应关系、数据权重分配等.最后,对多源卫星重力数据融合研究提出了一些建议.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率...     

多源遥感图像融合平台的设计与实现

介绍了图像融合的框架层次结构,以及像素层、特征层和决策层3层图像融合的方法及其相互关系。分析了图像融合平台的设计与实现方法,选择基于DS证据理论和模糊Kohonen神经网络聚类算法,进行了适当改进,并加以验证。结果表明,模糊Kohonen神经网络聚类算法的聚类精度和聚类速度都要优于传统算法。     

多源遥感影像数据融合的理论与技术

目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次：像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。     

多源降水量数据融合分析及评价

利用2018年5月贵州省黔西南州自动气象观测站的降水量资料、兴义站雷达资料和CMORPH卫星降水反演产品资料,采用最优插值法对3种降水量数据开展融合试验.试验设计4种降水量数据融合方案,分别对融合的降水量数据进行区域精度检验.结果表明,经概率密度匹配法订正后的卫星-地面融合降水量与订正之前相比,相关系数由66.19%提升至79.68%,偏差由-0.544mm/h降至-0.247 mm/h,均方根误差由2.944 mm/h降至1.353 mm/h.当融合降水模型仅输入2种降水量数据源时,具有较高精度的一方对融合降水量的精度影响更大.卫星-雷达-地面数据融合降水量的相关系数为81.32%,偏差和均方根误差分别为-0.219、 1.037 mm/h,精度高于其他降水量数据融合方案,说明融入更多有效降水量数据源能明显提高面降水量的精度.     

多传感器数据融合技术对抗隐身目标

本文介绍了多传感器数据融合算法,推导了雷达观测误差与目标距离及隐身特性之间的关系,并对雷达组网的反隐身性能进行计算机仿真,得到了一些有意义的结论,论述了数据融合技术对抗隐身目标的可行性和有效性。     

基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别

针对红外电厂目标识别问题，提出了基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别方法．该方法研究了前视成像末制导过程中图像目标尺度变化引起的视点角度和特征尺度变化规律，建立了分层次的时空特征模型，根据显著性选取目标特征，采用贝叶斯网络把不同尺度下的显著性特征进行融合，得到正确的识别结果．实验表明，该方法能将多尺度目标的不精确、不完整的特征进行融合处理，从而完成了目标的可靠识别．     

多源时域时频域数据融合故障诊断方法及其应用

本文介绍并构建了故障特征向量,给出了一种多源时域时频域数据融合故障诊断方法,用神经网络给出了基本概率分配,证据理论融合各传感器的信号而得诊断结果。对液压泵进行了试验,结果表明,该诊断系统充分利用了多源数据的冗余互补信息,提高了诊断的可靠性和准确性,降低了诊断的不确定性。     

基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法

在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论.     

周界防越报警数据融合系统的实现方法

为了降低周界防越报警探测器误报和漏报的概率,将数据融合相关知识应用于周界防越报警探测系统,构成周界防越报警数据融合系统.     

多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。     

多源遥感数据融合方法的新探索

目前常用的几种遥感图像融合方法在不同的应用层面上有各自的优势,但也存在比如光谱信息丢失严重等现象。为此,首先分析对比了传统的4种融合方法,用高分辨率SPOT图像和多光谱TM图像分别运用4种融合方法进行图像融合的研究。在此基础上提出改进的多进制小波包融和方法,并通过主观与客观相结合的质量评价方法对融合效果进行比较。分析结果表明,主成分分析融合要比B rovey融合能够更好的刻画细节;多进制小波包融合所丢失的图像光谱信息为最低,能更好的刻画细节问题;乘积融合法在增强建筑物信息方面有比较突出的优势。     

多传感器信息融合方法与仿真

给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。