基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
多源遥感数据融合的处理方法与实践
多源遥感数据融合的处理方法与实践近年来，随着遥感技术的飞速发展，各种遥感卫星不断发射，大量的遥感数据被获取。
而这些数据的处理与利用成为了一个重要的挑战。
多源遥感数据融合作为一种重要的处理方法，被广泛应用于地球科学、环境监测、城市规划等领域，为我们提供了宝贵的信息。
本文将结合实例，探讨多源遥感数据融合的处理方法与实践。
首先，我们来看看多源遥感数据融合的定义。
多源遥感数据融合是将多个遥感传感器获取的数据进行组合，以获得更全面、准确的信息的过程。
它可以通过将不同源的数据进行组合，来克服单一遥感数据的局限性以及提高数据的可靠性和准确性。
因此，它对于了解地球表面的变化、监测环境变化以及进行城市规划等具有重要意义。
在多源遥感数据融合的处理方法中，最常见的是基于像素级别的融合方法。
假设我们有两个遥感传感器A和B，它们获取的数据可以表示为A(x, y)和B(x, y)，其中(x, y)为图像的坐标。
在像素级别的融合方法中，我们可以使用加权平均法，在每一个像素点上按一定的权重将两个传感器的数据进行融合，得到融合后的数据C(x, y)。
权重的选择可以根据不同的需求来确定，例如可以使用传感器的空间分辨率、光谱响应等因素来决定权重的大小。
通过像素级别的融合方法，我们可以获得更全面、准确的图像信息。
除了像素级别的融合方法，多源遥感数据融合还可以采用特征级别的融合方法。
在特征级别的融合方法中，我们不再将两个传感器的数据直接融合，而是先对每一个传感器的数据进行特征提取，然后再将提取到的特征进行融合。
特征可以包括颜色、纹理、形状等。
通过特征级别的融合方法，我们可以获得更多维度的数据，从而更好地反映地表的特征。
实践中，多源遥感数据融合可以应用于多个领域。
例如，对于地球科学研究来说，多源遥感数据融合可以帮助我们更好地理解地表的变化。
例如，通过融合来自不同传感器的数据，可以更准确地检测地表的植被覆盖变化、土地利用变化等。
此外，多源遥感数据融合还可以应用于环境监测。
ENVI中的多源遥感影像融合
ENVI中的多源遥感影像融合
田尉霞;陈洁;贺金兰
【期刊名称】《内蒙古科技与经济》
【年(卷),期】2017(000)016
【摘要】多源遥感影像融合是对来自不同传感器的多光谱影像与高空间分辨率影像,按一定的融合方法,进行合成,从而增强影像质量,使得融合后的影像既具有较高的分辨率又具有多光谱的特性,达到信息优势互补、有利于图像的辨识和分类.ENVI 是一套功能强大的遥感影像处理软件,本文结合实际遥感影像,主要介绍如何运用ENVI软件进行遥感影像的融合.
【总页数】2页(P85,87)
【作者】田尉霞;陈洁;贺金兰
【作者单位】成都理工大学管理科学学院,四川成都 610059;成都理工大学管理科学学院,四川成都 610059;成都理工大学管理科学学院,四川成都 610059
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.多源遥感影像融合技术在土地利用更新和变更调查中的应用 [J], 陈冬梅;张利;李彩娟
2.多源遥感影像融合技术在土地动态监测中应用 [J], 黄昶;林莉
3.多源遥感影像融合在哈大齐土地利用分类中的应用 [J], 姜芸;王军
4.多源遥感影像融合技术及其在更新土地利用数据库中的应用 [J], 田浩;蒋理兴;时
三帅;张强
5.土地利用动态遥感监测中多源遥感影像融合方法比较研究 [J], 张炳智;张继贤;张丽
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基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
存档日期：存档编号：本科生毕业设计（论文）论文题目：基于ENVI的多源遥感影像数据融合姓名：董建系别：环境与测绘系专业：测绘工程年级、学号： 11 测绘 118324107指导教师：林卉江苏师范大学科文学院印制摘要在世界遥感技术领域极速发展的情况下，对于用卫星传感器来观测和获取某一地域遥感影像数据的方法越来越多，此时多时相、多平台、高光谱和高分辨率卫星等影像数据大量涌现，并且在有关地学的多个领域都用到了这些影像数据。
多源遥感影像融合技术在处理怎么使各种有差别的的遥感影像既保存着各自重要的使用特点和对象，同时也会将其局限性缩至最小这方面是最有效的途径之一。
并且在不同的学科范畴都涉及到多源遥感影像数据融合技术，因此该技术被不断地完善与推行。
而当前在世界上对该技术还尚未形成一套完善的理论与方法，于是目前在遥感领域研究的一个重要的研究技术就是周密处理与剖析遥感信息。
本文基于ENVI对多源遥感影像数据融合的研究。
第一章介绍了遥感影像数据融合的基本理论知识和本论文内容研究的背景和意义，以及国内外目前对遥感图像融合技术的发展现状。
第二章是对数据融合三个层次（像素级融合、决策级融合和特征级融合）的对比介绍，像素级融合、决策级融合和特征级融合，另外还展示了每个层次数据处理流程图。
第三章对像素级融合中加权融合法变换、Brovery 变换、IHS变换和PCA变换等融合方法进行了分析比较。
第四章介绍了融合的评价指标（主观评价、客观评价）。
第五章通过对Quickbird多光谱影像的4、3、2波段和Quickbird全色影像的1波段数据的进行融合实验，对实验结果进行分析，总结出这四种融合方法的特点和适用范围，得到更准确，更可靠、更安全的估计和判断，为相关工作提供帮助。
关键词：数据融合；ENVI；IHS变换；PCA变换；评价指标；多源遥感影像；AbstractFast development in the field of remote sensing technology in the world, with satellite sensors to measure and obtain a regional method of remote sensing image data is becoming more and more this time multi temporal, multi platform, hyperspectral and high-resolution satellite , and in the study of the image data used in these areas. Multi-source remote sensing image fusion technology in dealing with how to make a variety of discriminating the use of remote sensing image is kept their important characteristics and objects, and at the same time its limitations will be shrunk to a minimum is one of the most effective way. And in different disciplines category involves multi-source remote sensing image data fusion technology, thus being constantly perfected and the implementation of the technology. And the current in the world and also with the technology has not yet formed a perfect theory and method, so the current research in the field of remote sensing is an important research techniques careful processing and analysis of remote sensing information.This article is based on ENVI of multi-source remote sensing image data fusion research. The first chapter introduces the basic theoretical knowledge of remote sensing image data fusion and the content of this thesis research background and significance, as well as the present situation on the development of remote sensing image fusion technology at home and abroad. Second chapter on three levels of data fusion (pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion) contrast, pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion, it also shows the data processing flow chart of each level. The third chapter of weighted fusion method in pixel level fusion transformation, Brovery transformation, IHS transform and PCA transform fusion method are analyzed and compared. The fourth chapter of the fusion evaluation (subjective evaluation and objective evaluation). Fifth chapter through to the Quickbird multispectral image of 4, 3, 2 band and Quickbird panchromatic image 1 band data fusion experiments, analysis of the experimental results, summarized the characteristics of the four fusion method and the applicable scope, get more accurate, more reliable and safer estimates and judgment, to offer help for related work.Key words：Data Fusion；ENVI；IHS transform；PCA transform；Evaluation;Multi-source remote sensing image目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 概述 (1)1.2 选题研究的背景与意义 (1)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 国外研究现状 (2)1.3.2国内研究现状 (3)1.4论文结构 (4)2 多源遥感影像数据融合 (5)2.1 层次分类 (5)2.2 像素级融合 (5)2.3特征级融合 (5)2.4 决策级融合 (6)3 影像融合的常用方法 (10)3.1 融合常用方法分类 (10)3.2 加权融合法 (11)3.3 Brovery 变换法 (11)3.4 IHS 变换 (11)3.5 PCA变换 (13)3.6方法比较 (14)4 融合影像质量评价 (15)4.1 主观评价 (16)4.2 客观评价 (17)4.2.1 均值 (18)4.2.2 标准差 (18)4.2.3 信息熵 (18)4.2.4 平均梯度 (18)4.2.5 相关系数 (18)5 融合实验数据分析 (20)6 总结与展望 (25)6.1总结 (25)6.2展望 (25)7致谢 (27)1 绪论1.1 概述在二十世纪七十年代美国最早提出了数据融合（Data Fusion）的概念，然而那时人们并没有对其足够重视，直到进入80 年代以后在军事中广泛应用直接促使其快速发展[1]。
基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文多源遥感影像数据融合是利用不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据，通过一系列的算法和技术手段将它们融合到一起，从而获得更准确和全面的地物信息的过程。
在传统的遥感数据融合方法中，主要使用的是线性代数和统计学的方法，如主分量分析（PCA）、变化检测（CD）和波段比值（BR）等方法。
然而，这些方法在处理多源遥感影像数据时存在一些问题，如信息损失和空间分辨率失真等。
针对这些问题，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在近年来得到了广泛的研究。
ENVI是一种功能强大的遥感图像处理与分析软件，提供了多种图像融合算法和工具，用于不同传感器和不同时间的遥感影像数据的融合。
本文将结合ENVI软件，探讨多源遥感影像数据融合的原理、方法和应用，以及存在的问题和未来的发展方向。
首先，多源遥感影像数据融合的原理是通过将不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据融合到一起，利用各自的优势和互补性，提高地物信息提取的精度和可靠性。
常用的融合方法包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。
其中，像素级融合是通过对遥感影像数据进行像素级别的加权平均或逻辑运算，得到一个新的融合影像。
特征级融合是通过提取不同影像数据的特征，如纹理、形状和光谱等特征，进行特征融合和分类。
决策级融合是通过对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算，得到一个新的融合决策图。
其次，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
在像素级融合中，ENVI软件提供了多种融合算法和工具，如加权平均法、模糊逻辑法和像素选择法等。
在特征级融合中，ENVI软件提供了纹理特征提取和形状特征提取等功能，可以用于提取不同影像数据的特征，并进行特征融合和分类。
在决策级融合中，ENVI 软件提供了逻辑运算和决策树等工具，可以对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算和分类。
最后，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在农业、环境、城市规划和土地利用等领域具有广泛的应用价值。
ENVI中的融合方法
ENVI下的图像融合方法图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。
图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。
只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。
对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。
ENVI中提供融合方法有：∙HSV变换∙Brovey变换这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。
RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。
这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。
（1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。
（2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。
（3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。
（4） Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名，点击OK输出结果。
对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术：∙Gram-Schmidt∙主成分（PC）变换∙color normalized (CN)变换∙Pan sharpening这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。
多源遥感图像融合及其应用研究
论文题目：多源遥感图像融合及其应用研究专业：计算机软件与理论研究生：苏志渊指导教师：摘要随着传感器技术、计算机技术和信息技术的飞速发展，图像融合技术已经成为图像理解、计算机视觉等领域的一个研究热点，在军事、遥感、自动目标识别、计算机视觉和医学图像处理等领域取得了广泛的应用。
基于多分辨率分析的多源遥感图像融合作为一种遥感信息综合处理与分析的技术，就是将多个传感器获得的同一场景的不同分辨率的遥感图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的不同分辨率的遥感图像的信息特征融合到一起，利用它们在信息上的互补性和空间上的相关性，提高遥感图像的空间分辨率和分类精度、增强目标的特征和动态监测及信息互补的能力，这就使得遥感图像融合技术成为遥感领域的一个重要的研究方向，受到越来越多的关注。
本文围绕遥感图像融合中存在的突出问题展开研究，包括遥感图像融合多分辨率分析方法的选取、融合算子的选取、最优质量评价模型的建立以及稳健的融合算法的研究。
整个研究内容体现了目前遥感图像融合研究的难点和重点。
取得了如下成果：1.以高分辨率全色图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS)的融合为研究对象，并以小波变换、Contourlet变换和非下采样Contourlet等多分辨率分析理论为基础，对遥感图像融合算法进行了深入的研究；2.对PAN图像和MS图像融合的问题，其低频子带系数的选择，采用了一种基于PAN图像与MS图像物理特征的“加权平均”的系数选择方案；针对各带通方向子带系数的选择，采用基于区域能量法进行加权融合的规则；3.基于上述融合规则，提出一种基于小波变换和HIS变换相结合的多源遥感图像融合算法。
实验以同一场景下SPOT图像和TM图像进行算法验证，实验结果和信息熵、均值、相关系数、偏差指数和交叉熵等客观评价数据表明，本文方法具有较好的融合效果；4.提出一种基于非下采样Contourlet变换和HIS变换相结合的多源遥感图像融合算法，并采用非下采样Contourlet变换来研究多种平台遥感图像融合算法及其运算复杂性分析。
《遥感原理与应用》实验报告——影像融合
《遥感原理与应⽤》实验报告——影像融合实验名称：影像融合⼀、实验内容1. 对TM 影像和SPOT 影像进⾏HSV 数据融合。
2. 查阅相关资料⽤envi 软件实现⼀种数据融合的⽅法，如Brovey 、PCA 等。
3. 利⽤均值、标准差、特征值等参数对上述两种⽅法的融合效果进⾏评价。
⼆、实验所⽤的仪器设备，包括所⽤到的数据电脑⼀台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。
三、实验原理1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照⼀定的算法，在规定的地理坐标系中，⽣成新的图像的过程。
2. ⽬的：(1) 提⾼图像空间分辨率 (2) 改善分类(3) 多时相图像融合⽤于变化检测 3. 基本原理(1) HSV 变换法：HSV （hue, saturation, and value ：⾊调，饱和度，亮度值）。
⾸先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。
然后将⾼分辨率的全⾊图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。
最后再进⾏HSV 变换得到具有⾼空间分辨率的多光谱图像。
(2) Brovey 变换法:对彩⾊图像和⾼分辨率数据进⾏数学合成，从⽽使图像锐化。
彩⾊图像中的每⼀个波段都乘以⾼分辨率数据与彩⾊波段总和的⽐值。
函数⾃动地⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩⾊波段重采样到⾼分辨率像元尺⼨。
输出的RGB 图像的像元将与⾼分辨率数据的像元⼤⼩相同。
4. 评价指标 (1) 均值与标准差∑==ni i x n µ11 （公式1）()212∑=-=ni i µx σ（公式2）上述两个式⼦中，n 表⽰图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。
(2) 特征值设 A 是n 阶⽅阵，如果存在数m 和⾮零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成⽴，则称 m是A 的⼀个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
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基于面向对象的多光谱数据的地表信息提取应用摘要随着计算机技术和遥感技术的发展，遥感技术在社会的各个方面得到了广泛应用，如对资源、环境、灾害、城市等进行调查、监督、分析和预测、预报等方面的工作。
所以分类作为遥感技术中的一项最基本的研究，也是遥感技术运用最为广泛的一项技术，也相应的提出了更高的要求。
然而目前主要的分类方法是监督分类和非监督分类，这两种方法是基于像元的分类方法，不能有效的利用影像的空间纹理信息。
而且基于像元的分类方法还存在着分类结果出现椒盐现象的问题，从而导致大量无效破碎图斑的产生，最终导致分类精度不高。
随后又提出了在此两种方法的基础上该进的方法，如模糊分类法、基于神经网络的分类方法和基于决策树的分类方法等。
虽然后述这些方法在一定的程度上提高了分类的精度，但是他们依旧是建立在像元的基础上，也没有考虑到对象的空间纹理信息。
所以也会出现上述的一些问题（如：椒盐现象等）。
所以传统的分类方法已不能满足分类的需求。
所以基于以上这些问题，面向对象的分类方法应运而生，面向对象的分类方法充分利用影像的光谱信息、空间几何信息、纹理信息来进行分类。
采用多尺度分割算法，采用不同的分割尺度，能够较好的提取各种尺寸大小的地物。
所以运用面向对象的分类方法提取地表信息是，能够细致的提取出地表所覆盖的地物种类，并且能够达到更高的提取精度，能够更加准确的为相关部门提供数据资料，为相关部门作出决策判断提供依据。
本文中采用面向对象的分类方法与传统的基于像元的分类方法相比有一下有点：基于影像多尺度分割得到同质像元组成的影像对象，对象内部的光谱差异值很小可以忽略其内部的信息，从而避免了椒盐现象的出现，对象之间的区分同时考虑了光谱和形状两种因子，为分类提供了更多的特征，有效地克服了基于像元分类的一些局限性；多尺度的空间分析，可以满足不同尺度地物的信息提取要求；模拟人脑的思维方式充分利用影像对象的各种特征，以达到尽可能高的精度提取地物信息的目的。
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存档日期：存档编号：本科生毕业设计（论文）论文题目：基于ENVI的多源遥感影像数据融合姓名：董建系别：环境与测绘系专业：测绘工程年级、学号： 11 测绘 118324107指导教师：林卉江苏师范大学科文学院印制摘要在世界遥感技术领域极速发展的情况下，对于用卫星传感器来观测和获取某一地域遥感影像数据的方法越来越多，此时多时相、多平台、高光谱和高分辨率卫星等影像数据大量涌现，并且在有关地学的多个领域都用到了这些影像数据。
多源遥感影像融合技术在处理怎么使各种有差别的的遥感影像既保存着各自重要的使用特点和对象，同时也会将其局限性缩至最小这方面是最有效的途径之一。
并且在不同的学科范畴都涉及到多源遥感影像数据融合技术，因此该技术被不断地完善与推行。
而当前在世界上对该技术还尚未形成一套完善的理论与方法，于是目前在遥感领域研究的一个重要的研究技术就是周密处理与剖析遥感信息。
本文基于ENVI对多源遥感影像数据融合的研究。
第一章介绍了遥感影像数据融合的基本理论知识和本论文内容研究的背景和意义，以及国内外目前对遥感图像融合技术的发展现状。
第二章是对数据融合三个层次（像素级融合、决策级融合和特征级融合）的对比介绍，像素级融合、决策级融合和特征级融合，另外还展示了每个层次数据处理流程图。
第三章对像素级融合中加权融合法变换、Brovery 变换、IHS变换和PCA变换等融合方法进行了分析比较。
第四章介绍了融合的评价指标（主观评价、客观评价）。
第五章通过对Quickbird多光谱影像的4、3、2波段和Quickbird全色影像的1波段数据的进行融合实验，对实验结果进行分析，总结出这四种融合方法的特点和适用范围，得到更准确，更可靠、更安全的估计和判断，为相关工作提供帮助。
关键词：数据融合；ENVI；IHS变换；PCA变换；评价指标；多源遥感影像；AbstractFast development in the field of remote sensing technology in the world, with satellite sensors to measure and obtain a regional method of remote sensing image data is becoming more and more this time multi temporal, multi platform, hyperspectral and high-resolution satellite , and in the study of the image data used in these areas. Multi-source remote sensing image fusion technology in dealing with how to make a variety of discriminating the use of remote sensing image is kept their important characteristics and objects, and at the same time its limitations will be shrunk to a minimum is one of the most effective way. And in different disciplines category involves multi-source remote sensing image data fusion technology, thus being constantly perfected and the implementation of the technology. And the current in the world and also with the technology has not yet formed a perfect theory and method, so the current research in the field of remote sensing is an important research techniques careful processing and analysis of remote sensing information.This article is based on ENVI of multi-source remote sensing image data fusion research. The first chapter introduces the basic theoretical knowledge of remote sensing image data fusion and the content of this thesis research background and significance, as well as the present situation on the development of remote sensing image fusion technology at home and abroad. Second chapter on three levels of data fusion (pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion) contrast, pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion, it also shows the data processing flow chart of each level. The third chapter of weighted fusion method in pixel level fusion transformation, Brovery transformation, IHS transform and PCA transform fusion method are analyzed and compared. The fourth chapter of the fusion evaluation (subjective evaluation and objective evaluation). Fifth chapter through to the Quickbird multispectral image of 4, 3, 2 band and Quickbird panchromatic image 1 band data fusion experiments, analysis of the experimental results, summarized the characteristics of the four fusion method and the applicable scope, get more accurate, more reliable and safer estimates and judgment, to offer help for related work.Key words：Data Fusion；ENVI；IHS transform；PCA transform；Evaluation;Multi-source remote sensing image目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 概述 (1)1.2 选题研究的背景与意义 (1)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 国外研究现状 (2)1.3.2国内研究现状 (3)1.4论文结构 (4)2 多源遥感影像数据融合 (5)2.1 层次分类 (5)2.2 像素级融合 (5)2.3特征级融合 (5)2.4 决策级融合 (6)3 影像融合的常用方法 (10)3.1 融合常用方法分类 (10)3.2 加权融合法 (11)3.3 Brovery 变换法 (11)3.4 IHS 变换 (11)3.5 PCA变换 (13)3.6方法比较 (14)4 融合影像质量评价 (15)4.1 主观评价 (16)4.2 客观评价 (17)4.2.1 均值 (18)4.2.2 标准差 (18)4.2.3 信息熵 (18)4.2.4 平均梯度 (18)4.2.5 相关系数 (18)5 融合实验数据分析 (20)6 总结与展望 (25)6.1总结 (25)6.2展望 (25)7致谢 (27)1 绪论1.1 概述在二十世纪七十年代美国最早提出了数据融合（Data Fusion）的概念，然而那时人们并没有对其足够重视，直到进入80 年代以后在军事中广泛应用直接促使其快速发展[1]。
随后用于军用信息方面的融合系统被美国研发出来了，美国全军利用该技术进行目标辩别、目标追踪、形势估评和胁迫估计完善了军方的战略监视系统，在第一代信息融合系统下还研制出了大型的战争系统、小型的战术系统和海洋的监视系统技术，使得信息融合的可行性和有效性得到进一步的证明。
关于数据融合概念说法不一，很难给出数据融合的确切定义。
比如美国宇航局在对其功能的方面描述数据融合是将多传感器和多源信息处理过程综合起来来展现和促进实体估计特征提高的能力[2]。
军事上美国军队利用该技术进行目标辩别、目标追踪、形势估评和胁迫估计完善了军方的战略监视系统，以及使用该系统对分析战场局势危险情况和受到胁迫的程度实行恰当的详细评估[3]。
Lucien 在对信息的质量和真实性的研究下，将融合定义为：“为了产生单个信号在质量与可靠性方面都更好的，数据融合要将一组传感器的信息进行综合的处理”。
1998 年L.Wald 对上述的定义进行了改善和补充，给出了更为普通的定义：从表达形式上将数据融合是一个框架, 然后对多源数据进行组织、关系联系和综合归纳是运用特定的逻辑推理用具来完成的,从而通过这些多源数据的共同作用会获得质量更高的信息。
数据融合的方式、进程、方法、评价质量等方面都在该定义中给出了比较全面的概述[4]。
1.2 选题研究的背景与意义遥感技术的数据特性具有庞大性。
不同的波谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率遥感图像由多种对地观察卫星不断地来提供。
任何单一信息源在不同的遥感卫星成像原理和不同的技术条件限制下，都不能将目标对象特征全部展现出，在操作领域方面都会有一定的特指性和限制性，于是信息源单一的数据很难达到数据资源在信息监测方面的要求。