多源空间数据融合技术探讨
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术及其应用研究随着信息化时代的到来，信息的获取和利用变得异常重要，多源信息融合技术由此应运而生。
多源信息融合技术是指从不同来源获得的数据中提取信息，并对这些信息进行分析、融合和处理的技术。
它可以帮助人们更好地理解和利用各种信息资源，提高决策的准确性和效率，大大拓展了信息的应用范围。
本文将深入探讨多源信息融合技术及其应用研究，希望能更好地了解这一领域的发展和应用。
一、多源信息融合技术的基本原理多源信息融合技术的基本原理包括数据融合、特征融合、决策融合三个方面。
数据融合是指将来自不同数据源的信息进行整合和统一处理，得到更加全面、准确的信息。
数据融合技术可以包括数据清洗、数据集成、数据转换等过程。
数据融合能够整合不同传感器、不同平台、不同领域的数据，实现信息共享和协同处理，提高信息的可信度和准确性。
特征融合是指对从不同数据源融合而来的特征进行加权合成，产生更有利于决策的新特征。
特征融合技术能够有效地提取出数据中隐藏的有用信息，帮助用户更好地理解数据背后的规律和趋势。
决策融合是指将从不同数据源融合而来的决策进行合并，产生更加明晰的综合决策。
决策融合技术可以帮助用户更好地理解不同数据源的决策，找出其中的共性和差异，从而形成更加全面和准确的综合决策。
以上三种融合技术相互配合，形成了多源信息融合技术的核心原理和方法。
它们可以将各种异构的数据融合为一体，实现信息的全面分析和利用，提高数据的获取和利用效率，拓展了信息的应用领域。
多源信息融合技术具有广泛的应用价值，可以在许多领域发挥重要作用。
1. 情报分析领域：情报分析是将来自不同来源的情报进行融合分析，以便更好地理解和利用情报。
多源信息融合技术可以帮助情报分析人员更好地整合和分析不同来源的情报，提高情报分析的准确性和及时性。
2. 图像识别领域：图像识别是利用计算机对图像进行分析和识别的技术。
多源信息融合技术可以将来自不同传感器和不同光谱的图像进行融合处理，得到更加综合和准确的图像信息，提高图像识别的可靠性和精度。
多源数据融合技术研究
多源数据融合技术研究数据是如今最重要的资源之一，企业、政府、科研机构等都需要处理海量的数据，从而获取有用的信息或者知识，以便作出决策或者进行研究。
在不同的领域，往往需要从多个数据源获取数据，而这些数据源往往具有不同的格式、结构、精度等特点，因此需要将这些数据进行融合。
多源数据融合技术就是为了解决这个问题而被提出来的。
多源数据融合技术的基本思想是将来自不同数据源的数据进行整合，以达到提高数据精度、可靠性和完整性的目的。
在多源数据融合技术中，如何有效地将来自不同数据源的数据进行统一处理是一个关键的问题。
在此过程中，需要考虑到多个因素，包括数据质量、数据稳定性、数据可靠性、数据安全性等等。
多源数据融合技术的研究范围很广，不同的领域也有不同的需求。
例如，在气象预报领域，需要从各种观测数据、卫星数据、气象模拟数据中提取出有效的信息，以便进行天气预报。
在推荐系统领域，需要从用户数据、商品数据、社交网络数据等多个数据源中提取出用户喜好、商品特点等信息，以便进行个性化推荐。
在金融领域，需要从股票市场数据、货币市场数据、宏观经济数据等多个数据源中提取出财经资讯，以便进行投资决策。
这些领域都需要将多个数据源进行融合，以便提高数据的价值和利用效率。
在多源数据融合技术中，数据匹配是一个非常重要的环节。
数据匹配的目的是将不同数据源中的相似数据进行匹配，这是多源数据融合的前提条件。
数据匹配的过程需要考虑到很多问题，包括数据格式的不同、数据精度的不同、数据缺失的情况等等，因此在数据匹配过程中需要采取相应的算法和方法。
常见的多源数据融合技术包括基于模型的方法、基于知识的方法和基于规则的方法等。
基于模型的方法是利用数学、统计、机器学习等方法，构建一个统一的模型，将不同数据源的数据与模型进行匹配，以得到最终的预测结果。
基于知识的方法是利用领域知识或者专家知识，对多源数据进行分析和处理，以得到预测结果。
基于规则的方法是利用规则系统，构建一系列规则，对多源数据进行分类、过滤、整合等操作，以得到最终的预测结果。
空间数据多源融合技术研究及其应用
空间数据多源融合技术研究及其应用一、引言随着科技的进步和技术的发展，我们生活中接触到的数据越来越多，由此带来的数据来源也更加广泛多样。
其中空间数据是重要的数据之一，它不仅包括卫星遥感数据、航空遥感数据、地理信息数据等各种形式的数据，而且这些数据又包括图像、文本、视频等多样化的形式。
这就导致了空间数据的多源融合技术必不可少。
二、空间数据多源融合技术的概述空间数据多源融合技术是指将来自多个空间数据源的各种数据进行集成和处理，使得这些数据可以在同一个坐标系统下进行分析和操作，以达到更加准确、全面和高效的数据分析和服务目的。
在进行多源融合的时候，需要考虑数据的空间坐标、属性信息、时间信息等因素，进而获得更加精确丰富的数据信息。
常用的多源融合技术包括数据融合、模型融合、方法融合等。
这些技术可以使得多源数据之间产生协同作用，整合相关信息协同分析，提高数据的分析和服务效率。
三、空间数据多源融合技术的应用1. 土地利用和覆盖土地利用和覆盖是空间信息不可或缺的应用之一，通过利用来自多源空间数据的信息来帮助人们更好地了解自然环境和城市发展的现状。
例如通过遥感技术获取土地变化信息，通过多源数据的融合，我们能够更加清晰地看到土地的演变和变化规律，帮助进行土地利用规划和管理。
2. 道路交通道路交通是城市规划和公共管理中的重要部分，通过空间数据的多源融合技术可以更好地获取道路交通信息，例如交通流量、道路拥堵程度等。
通过对这些数据的分析，可以优化城市道路交通系统，改善交通通行效率。
3. 林业资源林业资源的管理和保护也是空间数据多源融合技术运用的重要领域之一。
通过多源数据的融合，我们能够更好地分析森林植被的变化情况，监测火灾及病虫害的发生，有利于及时采取措施进行治理和保护。
四、空间数据多源融合技术的挑战与未来展望1. 数据质量由于空间数据源的多样性和复杂性，数据质量的差异性也非常大。
如何有效地解决和处理空间数据的多源质量问题是当前空间数据融合技术研究和应用中的重要挑战之一。
信息系统中的多源数据融合与分析
信息系统中的多源数据融合与分析随着信息技术的飞速发展，各类数据得以快速产生和累积。
这些数据来自于不同的源头，包括社交媒体、传感器、互联网、市场调研等。
这些多源数据的融合与分析，成为了信息系统领域的重要研究方向。
本文将深入探讨多源数据融合与分析在信息系统中的应用和挑战。
一、多源数据融合的意义与方法多源数据融合的意义在于将来自不同源头的数据进行整合，形成一个更加全面、准确的数据集。
这不仅有助于信息系统对现象的更好理解，还可以提供更有价值的信息支持决策。
多源数据融合的方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据验证等环节。
通过这些步骤，可以将多源数据转化为高质量的一体化数据。
二、信息系统中的多源数据融合与分析在传统的信息系统中，多源数据融合与分析通常用于对各类数据源的融合和分析，以提供决策支持。
例如，在市场调研中，可以通过整合社交媒体数据和传统调查数据，分析用户喜好和需求趋势，从而指导产品研发和营销策略。
在智能交通领域，整合车辆GPS数据和交通流量数据，可以优化交通调度，并提供实时导航建议。
三、多源数据融合的挑战与解决方案多源数据融合面临着数据质量、一致性、冲突等挑战。
首先，不同数据源采集方式和精度不同，可能造成数据质量不一致。
其次，数据可能存在冲突，需要进行冲突解决和融合。
最后，多源数据融合可能涉及敏感信息的隐私保护。
为了解决这些挑战，研究者们提出了一系列解决方案，包括数据质量评估算法、一致性建模方法和数据隐私保护技术等，以提高多源数据融合的效果和可靠性。
四、多源数据融合与分析的应用领域除了上述提到的市场调研和智能交通领域，多源数据融合与分析在其他领域也得到了广泛的应用。
例如，在医疗健康领域，通过整合医院电子病历数据、健康监测设备数据和社交媒体数据，可以进行个性化医疗推荐和疾病预测。
在金融领域，多源数据融合与分析可用于风险评估和投资决策。
在城市规划中，将人口流动数据、环境监测数据和社交媒体数据融合，可以更好地分析城市发展趋势和人居环境。
地理信息系统在测绘技术中的多源数据融合与空间数据整合方法
地理信息系统在测绘技术中的多源数据融合与空间数据整合方法地理信息系统（Geographic Information System, 简称GIS）在测绘技术中扮演着重要的角色，通过多源数据融合和空间数据整合方法，使得测绘工作更加高效和精确。
本文将探讨GIS在数据融合和空间数据整合方面的应用。
一、多源数据融合多源数据融合是指将来自不同来源的空间数据整合在一起，形成一个完整的地理信息系统。
在测绘领域中，常见的数据来源有卫星遥感影像、地面测量数据、气象数据等。
这些数据源产生的数据格式、分辨率、坐标系等都存在差异，需要通过多源数据融合的方法进行统一处理。
在多源数据融合方面，GIS技术能够对不同格式的数据进行转换和处理。
例如，通过对卫星遥感影像进行几何校正和辐射校正，将其转换为可用于测绘的高精度地图数据。
此外，GIS还可以利用遥感影像和地面测量数据进行图像融合，提高地图的精度和质量。
二、空间数据整合空间数据整合是指将不同时间、不同地点的空间数据整合在一起，形成一个连续和准确的地理信息系统。
在测绘工作中，不同的测量任务往往需要在不同时间进行，且测量点的分布也可能存在差异。
通过空间数据整合，可以将这些离散的数据整合成一个连续的空间数据集。
在空间数据整合方面，GIS技术能够对不同时间和地点的数据进行匹配和补全。
例如，通过地面测量数据和卫星遥感影像数据的对比，可以在地图上标注出不同时期的地貌变化，帮助分析地质灾害的发生和演变规律。
此外，GIS还可以通过对空间数据进行插值和外推，推算出未测量点的数值，提高地图的完整性和准确性。
三、GIS在测绘中的应用案例1. 灾害风险评估：通过整合地形数据、气象数据和地质数据等，利用GIS技术进行灾害风险评估。
根据分析结果，制定合理的灾害防治措施，降低灾害发生的概率和影响范围。
2. 城市规划与交通管理：通过整合人口数据、用地数据和交通数据等，利用GIS技术进行城市规划和交通管理。
可以分析人口密度、用地利用率和交通流量等指标，为城市规划和交通规划提供科学依据。
多源数据的融合和分析技术研究
多源数据的融合和分析技术研究随着物联网、互联网等的快速发展，各种各样的数据源层出不穷。
然而，这些数据源的数据格式、数据结构、数据质量、数据规模等各不相同，因此如何有效地融合和分析这些多源数据，已经成为研究的热点之一。
一、多源数据的融合技术多源数据融合是指将不同数据源中的数据进行交融，进而产生所需信息的过程。
常用的多源数据融合技术包括传感器数据融合、图像数据融合、文本数据融合等。
传感器数据融合是指将多个传感器采集到的数据结合起来，从不同视角对环境进行分析和识别。
这种技术可用于无人驾驶、智慧城市等领域。
图像数据融合是指将多个不同源的图像数据融合成一个更加精确和全面的图像。
这种技术广泛应用于各种图像识别方面，如医疗影像诊断、军事情报侦察等。
文本数据融合是指将不同语言、不同领域的文本数据进行整合、分析，寻找内在联系和共性。
这种技术可应用于多语言翻译、信息检索等等方面。
以上三种技术的实现，要依赖于数据集成、数据匹配、数据转换等功能，由此实现不同领域多源数据融合。
二、多源数据的分析技术多源数据的分析是将融合后的数据进行处理、分析，以获取对应的知识和产生更好的智能。
其中包括了数据挖掘、数据分析、机器学习等技术。
数据挖掘是指从大规模数据中搜寻出有意义、新颖且潜伏于其中的模式或知识的过程，可用于商业、科学、工程等领域中。
通过数据挖掘，还可以进行用户行为分析、市场分析等。
数据分析是指对收集的数据进行分析和解释，以获取关于业务运行的实际价值。
这种技术常用于金融领域、医疗领域等。
机器学习是指让机器根据数据自行学习，并在未来处理数据时作出预测的过程。
此技术可应用于电商推荐、智能交通等领域。
建立多源数据分析模型是目前研究的热点。
多源数据分析模型是一个将多个数据源的信息整合到一个模型中，再通过该模型完成分析处理并生成预测结果或决策推荐的过程。
三、多源数据融合和分析技术在智慧城市中的应用智慧城市建设近年来备受关注，而多源数据融合和分析技术则是智慧城市的重要支撑。
浅谈多源信息融合技术
浅谈多源信息融合技术浅谈多源信息融合技术一、引言多源信息融合技术是一种将来自不同来源的信息进行有效整合的技术。
在现代社会，随着信息的爆炸式增长和多样化，如何高效地利用这些信息成为了一个重要的问题。
多源信息融合技术应运而生，成为解决这一问题的有效途径。
二、多源信息融合技术的定义与目标⒈定义：多源信息融合技术是指将来自不同来源、不同形式、不同时间及不同空间的信息进行有效整合的技术。
⒉目标：多源信息融合技术的目标是实现信息的全面性、准确性和一致性，以提供更可靠的信息支持。
三、多源信息融合技术的分类⒈数据级融合：将来自多个信息源的原始数据进行整合和转换，使其达到统一的格式和标准。
⒉特征级融合：将从不同信息源中提取出的特征进行整合和组合，以提供更丰富、更准确的特征描述。
⒊决策级融合：将来自多个信息源的决策结果进行整合和综合分析，从而得出更可靠、更准确的决策结果。
四、多源信息融合技术的关键技术⒈数据清洗和预处理：对原始数据进行清洗和预处理，消除噪声和冗余，提高数据质量和准确性。
⒉数据融合算法：采用适当的算法将来自不同信息源的数据进行融合，如加权平均、逻辑运算等。
⒊不确定性处理：对数据融合过程中产生的不确定性进行处理，包括不确定性建模和不确定性推理等。
⒋决策制定与评估：对融合结果进行决策制定和评估，根据具体的应用需求进行优化。
五、多源信息融合技术的应用领域⒈情报分析：在情报领域中，多源信息融合技术可以将来自不同情报源的信息进行整合，提供更全面、准确的情报支持。
⒉数据挖掘：多源信息融合技术可以将来自不同数据源的数据进行整合和分析，发现隐藏的模式和关联规则。
⒊智能交通：多源信息融合技术可以将来自不同交通信息源的数据进行整合，提供实时的交通信息和智能导航服务。
⒋环境监测：多源信息融合技术可以将来自不同监测设备的数据进行整合和分析，提供准确的环境监测结果和预警信息。
六、本文涉及附件⒈附件1：多源信息融合技术案例分析报告⒉附件2：多源信息融合技术应用实例说明⒊附件3：多源信息融合技术相关文献综述七、法律名词及注释⒈信息源：指提供信息的来源，如传感器、数据库、网络等。
空间数据中的多源融合技术与方法研究进展
空间数据中的多源融合技术与方法研究进展近年来，随着遥感技术和地理信息系统的迅猛发展，空间数据的获取和利用已经成为科学研究、城市规划、资源管理等领域的重要手段和决策依据。
然而，由于各种遥感传感器的不同特性和限制以及地理信息的多样性，获取的空间数据往往存在不同的噪声和不一致性。
因此，如何将多源空间数据进行融合，提高数据的精度和可靠性，成为了当前研究的热点之一。
多源融合技术可以将不同传感器获得的数据进行融合，以达到比单一传感器更高的数据精度和信息含量。
多源数据的融合可以分为同源数据的融合和异源数据的融合两类。
同源数据的融合是指来自相同传感器或同一类型的传感器的数据融合。
这类融合主要包括多角度遥感数据的融合、多时相遥感数据的融合以及多波段遥感数据的融合等。
多角度遥感数据的融合可以通过融合不同视角的数据，提取出地表粗糙度、植被高度等地理信息。
多时相遥感数据的融合可以通过对多个时期的数据进行分析，揭示地表的变化情况。
多波段遥感数据的融合则可以通过融合不同波段的数据，提取出不同地物特征，用于土地利用分类、环境监测等方面。
异源数据的融合是指来自不同传感器或不同类型的传感器的数据融合。
这类融合主要包括遥感与地理信息系统数据的融合、遥感与地面观测数据的融合以及遥感与模型模拟数据的融合等。
遥感与地理信息系统数据的融合可以利用遥感数据和地理信息系统数据的互补性，提高地理信息的可视化效果和决策支持能力。
遥感与地面观测数据的融合可以通过将遥感数据与地面观测数据相结合，提高数据的可信度和准确性。
遥感与模型模拟数据的融合则可以通过将遥感数据与模型模拟数据相结合，提高模型的验证和预测能力。
在多源融合技术与方法的研究中，人工神经网络、小波变换和贝叶斯分类等方法被广泛应用。
人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的方法，可以通过训练，将不同传感器的数据进行融合，提高分类和识别准确率。
小波变换是一种将信号分解为不同频率分量的方法，可以通过对不同传感器数据进行小波变换，提取出不同频率的信息，用于多源数据的融合和特征提取。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多源空间数据融合技术探讨郭黎崔铁军陈应东解放军信息工程大学测绘学院河南郑州450052摘要：地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间多源数据的产生，给数据的集成和信息共享带来不便。
不同数据源，不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究，对于降低地理数据的生产成本，加快现有地理信息更新速度，提高地理数据质量有着重要的现实意义。
本文对多种空间数据融合的原理与方法进行了讨论，并对数据融合的发展方向进行了展望。
关键词：数据融合1. 引言20世纪90年代以来，随着遥感、地理信息系统和卫星定位技术在各行各业日益广泛的应用，对空间数据的需求越来越大，国家和军队不同的部门以及公司企业针对本部门的需要经常要进行大量的地理数据获取。
由于不同部门的地理信息系统的应用目的不同，同一地区同一比例尺的空间数据往往采用不同的数据源（外业实地测量、航空摄影图像、卫星图像、地形图、海图、航空图和各种各样地图）、不同的空间数据标准、特定的数据模型和特定的空间物体分类分级体系进行重复采集。
这不仅造成了人力、财力的巨大浪费，还引发了空间数据的多语义性、多时空性、多尺度性、存储格式的不同以及数据模型与存储结构的差异等，给GIS部门之间的数据共享和数据集成带来极大困难。
不同数据源，不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究，对于降低地理数据的生产成本，加快现有地理信息更新速度，提高地理数据质量有着重要的现实意义。
2. 数据融合的概念一直以来，数据共享、数据集成、数据互操作、数据融合都是大家讨论研究的热点。
它们之间有着技术、原理上的必然联系。
但又有着不同的研究侧重点。
信息共享的关键是信息的标准化问题。
标准化的工作可以从两方面进行：一是以已经实施的信息技术标准为基础，直接引用或经过修编采用；二是研制地理空间数据标准，包括数据定义、数据描述、数据处理等方面的标准[5]。
地理信息系统互操作的产生是信息共享的必然产物，是在异构数据库和分布计算的情况下出现的。
空间数据互操作的模式主要体现在开放地理信息联盟制定的规范。
实现互操作最理想的方法是通过公共接口来实现。
接口相当于一种规范，在接口中不仅仅考虑到数据格式、数据处理、还要提供对数据处理应该采用的协议[4]。
数据集成是多种数据的叠加。
集成后的数据中，仍保留着原来的数据的特征，并没有发生质的变化[1]。
数据融合指将同一地区不同来源的空间数据，采用不同的方法，重新组合专题属性数据，进一步改善物体的几何精度，最终的目的是提高数据质量[3]。
数据标准化问题和数据互操作技术的发展对数据融合的技术发展起着基础性推动作用。
尽管不同的数据源采用的数据融合技术千差万别，但都必须经过几何纠正、数据匹配之后，才能进一步进行融合处理。
几何纠正的主要任务是统一坐标系和统一投影、数据匹配的主要任务是将同名点匹配在一起以供显示、分析。
在此处理基础上，根据数据的来源，空间数据融合可分为矢量数据融合和栅格数据融合，以及矢量与栅格数据之间的融合。
不同的数据融合有着不同的处理技术。
3. 矢量数据的融合矢量数据融合是采用地理数据转换等方法，实现诸数据源的数据模型、分类分级和几何位置融合，是去伪求真、去粗求精的地理数据处理过程。
矢量数据融合的主要任务是消除以下差异：1) 空间物体在不同的空间数据模型中多次采集所产生的数据描述上的差异；2) 相同或不同的数据模型采用不同的分类分级方法采集所产生的要素属性差异；3) 空间数据的应用目的不同表现在要素制图综合详细程度上的差异以及多次数字化所产生的几何位置差异。
矢量地理数据融合的研究主要有三个方面：其一研究地理数据模型的融合，制定统一的空间数据模型；其二重新对物体的分类、分级进行组合，制定更加合理的分类分级方法；其三研究几何数据融合的方法。
. 地理数据模型融合的理论与方法地理数据模型融合是指将两种以上的不同数据模型融合成一种新的数据模型，这种新的数据模型应能最大限度的包容原数据模型，然后将不同数据模型的数据向新的数据模型转换。
因此，数据模型融合的关键在于新的数据模型的设计。
新的地理数据模型设计时必须处理好地理物体整体性和可分析性、空间位置与属性的关系和由于连续的地理空间的分层与分幅造成的空间关系割断的矛盾。
. 地理要素编码的融合技术要对地理要素编码进行融合，首先体现在对物体的分类、分级的统一。
物体的分类、分级统一主要解决两种数据源由于分类、分级所采用的方法和分类、分级的详细程度不同所产生的差异。
其次，要对地理要素编码进行融合，还要统一编码表示方法。
研究出一种兼顾到两种编码方案优点的新的要素属性编码方案。
这种方案应能基本上保持对已有编码体系的兼容性，又能克服它们所存在的缺点。
. 地理要素几何位置的融合技术由于数据获取时采用的数据源不同，比例尺不同，作业员的个人素质有差异，以及更新的时间不同，同一地区的数据经常存在着一定的几何位置差异。
为了有效地利用这些有差异的几何位置数据，需要对几何位置的融合问题进行比较深入的探讨。
几何位置融合是一个比较复杂的过程，需要用到模式识别、统计学、图论以及人工智能等学科的思想和方法。
几何位置融合应包括两个过程：一是实体匹配，找出同名实体；二是将匹配的同名实体合并。
实体的匹配是指将两个数据集中的同一地物识别出来。
匹配的依据包括距离度量、几何形状、拓扑关系、图形结构、属性等。
对同名实体的几何位置进行合并，首先要对数据源的几何精度进行评估，根据几何精度，合并应分两种情况进行讨论。
如果一种数据源的几何精度明显高于另一种，则应该取精度高的数据，舍弃精度低的数据。
对于几何精度近似的数据源，应该分点、线、面来探讨合并的方法。
点状物体的合并较为简单，面状物体的合并主要涉及边界线的合并，可参照线状物体的合并进行。
线状物体的合并可采用特征点融合法和缓冲区算法。
. 矢量数据与其它数据的融合GPS 是当前获取坐标最快、最方便的方式之一，同时精度也越来越高。
根据已有的矢量数据作为底图，利用实时获取的GPS 数据匹配后对照显示，可以发现变化更新的数据。
对已经过时的数据直接删除，用新的GPS 数据予以代替；新增加的数据用来对原有的矢量数据进行补充更新。
这样就可提高矢量数据的现实性并增加新的数据信息，达到提高数据质量的目的。
4. 栅格数据的融合在实际应用中，栅格图像数据之间的融合目前最常用的有以下几个方面：. 遥感图像之间的融合。
主要包括不同传感器遥感数据的融合和不同时相遥感数据的融合。
来自不同传感器的信息源有不同的特点，如用TM 与SPOT 遥感数据进行融合既可提高新图像的分辨率又可保持丰富的光谱信息；而不同时相遥感数据的融合对于动态监测有很重要的实用意义，如洪水监测、气象监测等。
如图1所示为TM 全色图像与TM 多波段融合图像的融合。
. 地图图像之间的融合。
地形图精度高、更新慢，更新费用高。
而专题地图在一个专题内容上更新快，例如交通图，城市旅游图，但其精度不高。
地形图与专题地图之间的融合可以解决既要求高质量的定位精度又要求数据内容的现实性问题，同时降低了地形图更新费用。
图2是地形图与城市交通图匹配后的融合图。
底层为地形图，上层为匹配的城市交通图。
图1 TM 全色图像与 TM 多波段融合图像的融合 高分辨率彩色图像高分辨率全色图像低分辨率彩色图像 图2 地形图与城市交通图的融合. 遥感图像与地形图的融合。
遥感作为一种获取和更新空间数据的强有力的手段，能提供实效性强、准确度高、监测范围大、具有综合性的定位定量信息。
而地形图虽然精度很高，但往往存在时间上的滞后性。
这两者可以很好的集成起来进行互补。
可以利用同一地区的地形图将遥感图像纠正为正射影像，再用来更新地形图。
图3为遥感图像与地形图融合后的图象。
5. 遥感图象与矢量数据的融合遥感(RS)作为一种获取和更新空间数据的强有力的手段，能提供实效性强、准确度高、监测范围大、具有综合性的定位定量信息。
而矢量数据虽然精度很高，但往往存在时间上的滞后性。
这两者可以很好的集成起来进行互补。
一方面，遥感能帮助解决矢量数据获取和更新的问题；可考虑将RS中模式识别技术与地图数据库技术有机集成一起，依据已建立的地图数据库中地理信息训练遥感信息的样本，完成相关要素的自动(或半自动)提取，并从中快速发现在那些地区空间信息发生的变化，进而实现地理信息数据的自动（半自动）快速更新，达到更新已有地图数据库中地理要素目的。
另一方面，可以利用矢量数据帮助遥感图像处理。
由于矢量数据的精度较高，可对照选取两种数据的同名控制点，利用矢量数据将影像图纠正为正射影像图，将纠正好的影像图直接入库，直接作为地理底图使用。
下例所示：先利用地形图对遥感图像进行纠正，然后用纠正好的遥感图像对矢量数据进行更新(图4)。
6. 数据融合问题的展望数据融合技术的发展离不开数据标准化的发展、与数据互操作技术也息息相关。
因此，数据共享的标准化推广、数据互操作技术的不断进步，都将对数据融合技术起着巨大的推动作用。
同时，基本的理论和方法，如模式识别、统计学、图论、人工智能以及分形理论等数学思想和方法也应该继续研究与探讨。
参考文献[ 1 ]闾国年等，地理信息系统集成原理与方法，科学出版社 2003.[ 2 ]韦家宏，栅格、矢量结构在空间数据融合中的技术及应用初探，[ 3 ]郭黎等，空间数据融合方法的探讨，中国地理信息系统协会论文集，2002年年会论文集图4 遥感图像更新矢量数据图3遥感图像与地形图的融合[ 4 ]龚健雅等，当代地理信息技术，科学出版社 2004 [ 5 ]何建邦等，地理信息共享法研究，科学出版社 2000。