多源遥感数据融合理论与方法
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。
多源遥感数据融合的森林火灾监测方法
多源遥感数据融合的森林火灾监测方法森林作为地球上重要的生态系统之一，对于维持生态平衡、提供生态服务以及保护生物多样性具有不可替代的作用。
然而，森林火灾却时常威胁着森林的安全，给生态环境和人类社会带来巨大的损失。
因此，及时、准确地监测森林火灾对于预防和控制火灾的蔓延至关重要。
多源遥感数据融合技术的出现，为森林火灾监测提供了一种更为有效的手段。
一、多源遥感数据的类型及特点在森林火灾监测中，常用的多源遥感数据主要包括光学遥感数据、热红外遥感数据以及微波遥感数据等。
光学遥感数据具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够提供丰富的地表信息，如植被类型、覆盖度等。
但它容易受到天气条件的影响，在云雾遮挡时可能无法获取有效的数据。
热红外遥感数据则对物体的温度变化较为敏感，可以快速检测到火灾引起的高温异常区域。
然而，其空间分辨率相对较低，对于小面积的火源可能难以精确识别。
微波遥感数据具有穿透云雾的能力，不受天气条件的限制，并且能够获取地表的结构和湿度信息。
但它的分辨率通常较低，数据处理较为复杂。
二、多源遥感数据融合的必要性单一类型的遥感数据往往存在一定的局限性，难以全面、准确地反映森林火灾的情况。
例如，光学遥感数据在恶劣天气下的失效，热红外遥感数据对火源大小和位置的判断不够精确等。
通过融合多源遥感数据，可以综合利用不同数据的优势，弥补各自的不足。
例如，将光学遥感数据提供的植被信息与热红外遥感数据检测到的高温区域相结合，能够更准确地确定火灾发生的位置和范围；同时，结合微波遥感数据对地表湿度的监测，可以评估火灾的发展趋势和潜在风险。
三、多源遥感数据融合的方法多源遥感数据融合的方法多种多样，常见的有基于像元级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。
像元级融合是将不同数据源的像元直接进行组合，这种方法保留了最多的原始数据信息，但计算量较大，对数据的配准精度要求较高。
特征级融合则是先从不同数据源中提取特征信息，如边缘、纹理等，然后将这些特征进行融合。
多源遥感数据的融合与空间分析技术
多源遥感数据的融合与空间分析技术近年来，遥感技术的发展使得我们可以通过卫星、飞机等航空器获取大量的远程感应信息，这些信息可以用于土地利用、自然资源、环境等领域的研究和应用。
其中，多源遥感数据的融合和空间分析技术在实际应用中占有重要的地位。
本文将从多源遥感数据的意义、融合方法和空间分析技术三个方面来探讨它们的重要性和应用。
一、多源遥感数据的意义多源遥感数据是指从不同的遥感传感器和平台中获取的遥感数据，包括高分辨率影像、全球遥感产品和公共数据等。
在实际应用中，多源遥感数据通常包含了丰富的地表信息，可以帮助我们进行更加细致全面的地理分析和数据挖掘。
同时，多源遥感数据也存在着一定的数据重叠和互补性，这就需要我们通过数据融合来综合利用这些信息。
利用多源遥感数据，我们可以更加准确地识别地物类型、获取地表参数和进行地理信息的提取和分析。
二、多源遥感数据的融合方法多源遥感数据的融合通常可以分为特征级融合、决策级融合和图像级融合三种方法。
特征级融合是指将多源遥感数据中不同的特征信息进行组合，从而获得更加全面的信息。
常用的特征包括红、绿、蓝、近红外等波段反射率，以及粗糙度、丰度、高程等地表参数。
特征级融合可以根据不同地物的光谱反射特征，对地物进行更加精细的分类和识别。
决策级融合是指将多源遥感数据中的不同决策进行组合，从而获得更加鲁棒的分析结果。
常用的决策包括分类器、阈值以及规则库等。
通过决策级融合，我们可以更加准确地分类和提取地物信息，从而获得更加精细的数据结果。
图像级融合是指直接对不同传感器所获取的图像进行融合，从而获得更加高分辨率、高精度的遥感影像。
常用的图像级融合方法包括基于变换的融合方法、基于像元级权重的融合方法和基于图像分解的融合方法。
通过图像级融合，我们可以获得更加全面、准确和详细的地表信息。
三、多源遥感数据的空间分析技术多源遥感数据的空间分析技术是指利用地理信息系统、遥感图像处理软件和数学模型等工具，对多源遥感数据进行空间分析和模拟。
基于多源遥感数据的图像配准与融合技术指南
基于多源遥感数据的图像配准与融合技术指南引言遥感技术已经在各个领域得到广泛应用，尤其是在地理信息系统、环境监测、农业和城市规划等方面。
然而，不同数据源的遥感图像通常存在不同的误差和变换，这给图像配准和融合带来了一定的挑战。
本文旨在介绍基于多源遥感数据的图像配准与融合技术，并提供一些实用的指南和建议。
一、图像配准图像配准是指将不同数据源的遥感图像进行几何、空间和光谱变换，使其能够在同一坐标系和分辨率下比较或融合。
在进行图像配准之前，首先需要选择合适的参考影像和待配准影像。
然后，通过以下几个步骤进行图像配准:1. 特征提取首先对参考影像和待配准影像进行特征提取，常用的特征包括角点、线特征和纹理特征等。
可以使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（速度增强的尺度不变特征变换）等算法进行特征提取。
2. 特征匹配将参考影像和待配准影像的特征进行匹配。
通常采用RANSAC（随机抽样一致性）算法去除误差匹配，得到更准确的对应关系。
3. 几何变换根据特征匹配的结果，通过几何变换方法对待配准影像进行几何校正，常用的方法有相似性变换和仿射变换。
相似性变换可以处理平移、旋转和比例变换，仿射变换可以处理更复杂的几何变换。
4. 像素插值在进行几何变换后，需要对待配准影像进行像素插值处理，以保证像素点之间的连续性。
二、图像融合图像融合是指将多源遥感图像的信息融合到同一幅图像中，以增强图像的视觉效果和信息提取能力。
常用的图像融合方法包括以下几种：1. 基于像素的融合将多源图像的像素按照一定的权重进行组合，常用的方法有加权平均法、最大像素法和PCA（主成分分析）等。
2. 基于变换的融合将多源图像进行频域或时域变换，然后将变换域的系数进行线性或非线性组合，还原成多源图像。
常用的方法有小波变换、多分辨率分析和拉普拉斯金字塔等。
3. 基于特征的融合提取多源图像的特征，然后将特征进行组合，构建融合图像。
特征可以是几何特征、光谱特征或纹理特征等。
测绘技术中的多源数据融合方法简介
测绘技术中的多源数据融合方法简介在现代社会中，科技的进步使得多源数据融合成为测绘技术中的一个重要领域。
多源数据融合是指将来自不同来源的数据进行集成和整合，以提高数据的准确性、时效性和完整性。
本文将以测绘技术为背景，介绍几种常见的多源数据融合方法。
1. 遥感与测绘数据融合遥感数据和测绘数据是两种不同的数据源，但它们互为补充，可以通过融合来增强对地物信息的提取能力。
常见的遥感与测绘数据融合方法包括直接融合和间接融合。
直接融合指将遥感数据与测绘数据进行叠加和重建，以生成一幅综合的影像。
间接融合则是通过分析和整合遥感和测绘数据的特征，提取它们的共有信息来实现数据融合。
2. 数据融合的数学模型数据融合中的数学模型是实现融合的基础。
常用的数学模型有加权融合、特征融合和决策级融合。
加权融合是将不同数据源的观测值进行加权平均，权重可以根据数据的可靠性和精度进行分配。
特征融合是将不同数据源的特征进行整合，以提取更全面、精确的地物信息。
而决策级融合则是在数据预处理后，将不同数据源的决策结果进行整合，以得出最终的测绘结果。
3. GIS与测绘数据融合地理信息系统（GIS）是将地理空间信息与属性数据进行整合、分析和展示的技术系统。
在测绘技术中，GIS与测绘数据的融合可以帮助实现对地理信息的高效管理和分析。
通过将测绘数据与GIS软件相结合，可以实现对地球表面的各种信息的快速获取和准确分析，为城市规划、资源管理等领域提供有力支持。
4. 传感器数据融合测绘技术中，不同传感器获取的数据通常包含不同维度和分辨率的信息，因此需要进行传感器数据融合以充分利用各传感器的优势。
传感器数据融合可以通过像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法实现。
像素级融合是将多个传感器的像素信息进行整合，以提高数据的空间和光谱分辨率。
特征级融合是将不同传感器的特征进行整合，以提取地物的多种特征信息。
决策级融合则是将不同传感器的决策结果进行整合，以得出最终的测绘结果。
如何进行遥感影像的数据融合
如何进行遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源的遥感信息融合在一起，以提高遥感数据的空间分辨率和地物分类精度。
在综合利用多源遥感数据的基础上，实现对地表覆盖信息的准确提取和监测。
本文将从数据源的选择、融合方法的选择和数据融合的应用领域三个方面，探讨如何进行遥感影像的数据融合。
一、数据源的选择数据源的选择是进行遥感影像的数据融合的第一步，准确选择数据源可以保证数据融合的有效性和准确性。
1. 遥感影像数据遥感影像数据是进行数据融合的基础数据，可以通过卫星、航空摄影等方式获取。
选择高质量的遥感影像数据对融合结果有重要影响，因此在选择遥感影像数据时，要考虑数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等因素。
同时，还要注意遥感数据的几何校正和辐射校正情况，以保证数据的一致性和准确性。
2. 地面观测数据地面观测数据是进行遥感影像数据融合的重要补充。
常见的地面观测数据包括气象站观测数据、地面遥感观测数据等。
地面观测数据可以提供高时空分辨率的地表信息，与遥感影像数据融合可以提高地物识别的准确性。
二、融合方法的选择数据融合方法的选择是进行遥感影像数据融合的关键环节，不同的融合方法适用于不同的数据和应用场景。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是将多源遥感影像数据的像元进行组合，生成高光谱或高光谱数据立方体。
常用的像素级融合方法有主成分分析、合成波段和带通滤波等。
像素级融合可以提高遥感影像的空间分辨率和光谱分辨率，对地物分类和变化检测具有重要意义。
2. 特征级融合特征级融合是将多源遥感影像数据的特征进行组合，提取地物的空间、光谱、纹理等特征。
常用的特征级融合方法有多特征组合、特征选择和特征转换等。
特征级融合可以提高地物分类的准确性和分类精度。
3. 决策级融合决策级融合是将多源遥感影像数据的分类结果进行组合，生成最终的分类结果。
常用的决策级融合方法有基于权重的融合、基于逻辑运算的融合和基于模型的融合等。
浅析多源遥感数据融合原理及应用
浅析多源遥感数据融合原理摘要:本文介绍了遥感影像融合技术, 系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其优缺点。
首先，阐述了多源遥感影像数据融合的目的、意义以及多源遥感影像数据融合的基本理论；然后介绍了多源遥感影像数据融合的层次和常用方法,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，然后通过实验，对不同方法融合后的成果图进行比较，每种方法都有其自身的优点和不足之处，这就决定了它们在应用方面的不同，采用乘积方法变换、Brovey比值变换和PCA变换融合方法融合后的图像，其光谱保真程度逐渐降低．Muhiplieative（乘积）变换融合较好地保留了多光谱波段的光谱分辨率和空间信息，融合图像的光谱保真能力较好，详细程度较高；PCA变换融合和Brovey变换；融合和影像质量一般．与PCA变换融合比较，Brovey变换融合的空间信息的详细程度较低，但相对好的保留了多光谱波段的光谱分辨率。
关键词: 遥感影像融合融合层次融合方法优缺点对比目录1、绪论 (1)2、多源遥感数据融合的基本理论 (1)2.1 多源遥感数据融合的概念 (3)2.2多源遥感数据融合的原理 (4)2.3多源遥感数据融合层次 (4)2.3.1 像元级融合 (4)2.3.2 特征级融合 (4)2.3.3 决策级融合 (5)3、多源遥感数据融合常用方法 (5)3.1 主成分变换（PCT） (5)3.2 乘积变换 (5)3.3 Brovey比值变换融合 (5)4、实验与分析 (6)5、结语 (8)参考文献 (9)致谢 (10)1、绪论随着遥感技术的发展，光学、热红外和微波等大量不同卫星传感器对地观测的应用，获取的同一地区的多种遥感影像数据（多时相|多光谱、多传感器、多平台和多分辨率）越来越多。
形成多级空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率影像序列的金字塔结构。
通常，同一传感器获得的遥感影像的光谱分辨率较高时，其空间分辨率相对来说要低。
多源遥感数据融合理论与方法
• 引言 • 多源遥感数据融合理论 • 多源遥感数据预处理 • 多源遥感数据融合方法 • 多源遥感数据融合应用案例 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
背景
随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据在各个领域得到了广泛应用。然而，由 于不同来源的遥感数据具有不同的空间、时间和光谱分辨率，如何将这些数据融 合起来，以获得更准确、更全面的信息，成为了亟待解决的问题。
意义
多源遥感数据融合不仅可以提高遥感数据的精度和可靠性，还可以扩展遥感数据 的时空覆盖范围，为地理信息系统、环境监测、城市规划等领域提供更为精准的 信息支持。
研究现状与问题
研究现状
目前，多源遥感数据融合的研究已经取得了一定的成果，主 要涉及像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。然而 ，现有的融合方法在处理复杂场景时仍存在一定的局限性， 如信息丢失、噪声干扰等问题。
将单波段数据转换为多波段数据，或 反之。
数据格式转换与标准化
数据重采样
01
调整数据的分辨率或大小，以匹配目标要求。
数据裁剪
02
根据应用需求，裁剪掉多余的数据部分。
数据格式转换
03
将数据从一种格式转换为另一种格式，如GeoTIFF、ENVI等。
04
多源遥感数据融合方法
基于像素级的融合方法
像素级融合
信息。
详细描述
数据融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是将多源图像的 像素级信息进行融合，以获得更为准确的空间信息；特征级融合是在像素级融合的基础 上，提取图像的特征信息进行融合，以提高图像的识别和分类精度；决策级融合则是将
来自不同图像的特征信息进行综合分析，得出更为准确的分类和识别结果。
- 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)。
定量评价分为：融合图像的整体质量、融合图像和低分辨率
图像的光谱信息保真度和融合图像与高分辨率图像的高频
信息保真度（纹理信息）三个方面。
式中：x为输入的图像变量，iP为图像像元灰度值为i的
概率。熵越大说明整体图像的信息含量高。
融合结果定量评价
平均梯度：平均梯度可敏感地反映图像对微小细节反差表达 的能力，可用来评价图像的清晰程度，同时还可以反映出 图像中微小细节反差和纹理变换特征。一般来说，g越大， 图像越清晰。
融合结果定量评价
相关系数：图像的相关系数反映了两幅图像的相关程度，可 用来表示多光谱信息的改变程度。两幅图像的相关系数可 定义为：
故可知： 当 xi x j时， dij d ji 0 当 xi x j 或x j xi 时， dij d ji 1
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
置信距离矩阵：对m个传感器的一次测量数据，利用
上述方法可以分别计算任意两个传感器数据之间的
融合结果定量评价
均值：图像均值是像素的灰度平均值，对人眼反映为平均亮 度。均值越大说明影像含息量越高。
标准差：反应图像灰度相对于灰度均值的离散情况。标准差
大。则图像灰度级分散，图像反差大，信息量丰富。
融合结果定量评价
熵：根据仙农(Shannon)信息论的原理，一幅8bit表示的 图像x的信息熵为：
6.康停军.遥感影像数据融合方法的比较分析.
2 1 1 x xi pi x xi exp 2 2 i i 2 x xj 1 1 pj x xj exp 2 2 j j
用Xi、Xj表示第i个和第j个传感器的输出，则其一次
读数xi和xj之间的置信距离定义为：
d ij 2 pi x xi dx
xj xi
d ji 2 p j x x j dx
xj
xi
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
若Xi、Xj服从正态分布，则上式中：
i=1，2，„，m。一般认为它们服从正态分布，用xi 表示第i个测量值的一次测量输出，它是随机变量Xi
的一次取样。
设：
~ N 0 , 02
X k ~ N , k2
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
为对传感器输出数据进行选择，必须对其可靠性进 行估计，为此定义各数据间的置信距离。
其中fmn, gmn分别为融合前后图像(i,j) 点的灰度值，µ f与 µ g分别为两幅图像的均值。
融合结果定量评价
光谱扭曲度：其中N为整个图像像元总数，r、l分别为行列 位置，G’irl和Girl分别为多光谱波段融合前后对应像元的 灰度值，Di表示融合前后光谱的差异，因此该值越小越 好。光谱相关系数和光谱扭曲度两个指标主要评价多光谱
，贝叶斯推理技术理论上能获得最小的分类误差。该方法通常以提高
遥感图像的分类性能为目的，用于目标的检测和地物的分类。
Bayes统计理论
在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问 题：真值和测量值。 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的事件A1， A2，„，An必然会发生一个，且只能发生一个，用P（Ai） 表示Ai发生的概率，则有：
i 1
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
P A 1
i 1 i
n
Bayes统计理论
Bayes公式： 对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
PB Ai P Ai P Ai B PAi B n P B PB Ai P Ai
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—基于Bayes估计的数据融合算法
设被测参数 据 Xk
2 ，第k个传感器的测量数 ~ N 0 , 0 2 k
ˆ 为： 佳融合数。融合结果
l
~ N ,
，经过删选，选择l个数据作为最
xk 1
2 k
ˆ
0 2 2 0 k 1 k
显然有： PAi B 0
PA B 1
n i 1 i
Bayes统计理论
Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知识的不 断修正。 条件概率公式： 或
P AB P A B P B
P AB PA BPB
n
全概率概率公式：
PB PB Ai P Ai
基于Bayes估计的数据融合一般步骤
④
2 2 将 0 、 0 和最佳融合数对应的 xk 、 k 代入
Bayes融合估计公式求的参数估计值。
ˆ
0 2 2 0 k 1 k
l
xk 1
k 1
l
2 k
1
2 0
多源遥感数据融合理论与方法
融合结果定量评价
融合结果定量评价
如果B1，B2，„，Bn相互独立，则：
PB1, B2 ,, Bm Ai PB1 Ai PB2 Ai PBm Ai
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ④ 目标识别决策（判据）：
P Ak B1 , B2 , , Bm max P A j B1 , B2 , , Bm
j 1, 2 ,, m
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
方法思路
传感器 A
最佳
传感器 B
数 选
据
融合
融合 结果
融合
择 数 算法
传感器 C
置 距 矩
信 离 阵
关 矩
系 阵
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
利用多个传感器测量某参数的过程中有两个随机变 量，一是被测参数μ ，二是每个传感器的输出Xi，
P A 1
i 1 i
n
则：
PB Ai P Ai P Ai B PAi B n P B PB Ai P Ai
i 1
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合模型
目标观测 分类 说明 目标观测 分类 说明 目标观测 分类 说明
B2，„，Bn；
② 计算每个传感器单元对不同目标的身份说明的不
确定性即 P B j Ai ；i=1,2,„,n
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ③ 计算目标身份的融合概率：
PAi B1 , B2 ,, Bm
PB1 , B2 ,, Bm Ai P Ai PB1 , B2 ,, Bm
根据具体问题选择合适的临界值 ij由 dij 对数据的可 靠性进行判定。
1 d ij ij rij 0 d ij ij
由此得到一个二值矩阵，称为关系矩阵。
r11 r12 r r22 21 Rm rm1 rm 2 r1m r2 m rmm
时相的遥感数据通过计算得到目标的融合概率，最后以融合概率为基 础实现目标的识别决策。这种方法首先对各种传感器信息作相容性分
析，删除那些可信度很低的错误信息，然后对保留下来的信息利用先
验信息和样本信息合成为后验分布，并对检测目标进行贝叶斯估计， 以求得最优的融合概率。在各类光谱数据满足正态分布假设的条件下
k 1
l
1
02
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基于Bayes估计的数据融合一般步骤
① 计算m个传感器数据的置信距离矩阵，为简化计算， 当测试数据服从正态分布时可利用误差函数计算置
信距离。
x j xi d ij erf 2 i 2 u 2 erf e du
经典统计理论的不足：
将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先验信 息； 精度和信度是预定的，不依赖于样本。
Bayes统计理论
基于贝叶斯(Bayesian)理论的统计数据融合方法是目前较常用的遥 感图像融合方法。贝叶斯方法又称为最大似然法，在基于Bayesian
模型的目标识别方案中，可以利用不同平台、不同类型传感器、不同
信息的保持程度。
融合结果定量评价
融合结果定量评价
融合结果定量评价
融合结果定量评价
参考文献
1.葛志荣.基于Bayes线性估计的遥感图像融合. 2.罗忠.多源遥感数据融合的现状. 3.曹广真.多源遥感数据融合方法与应用研究. 4.吴小俊.基于Bayes估计的多传感器数据融合方 法研究.
5.付华.基于Bayes估计理论的数据融合方法.
发生的概率，这是试验前的知识称为“先验知识”。
Bayes统计理论
后验知识：
由于一次检验结果B的出现，改变了人们对事件A1， A2，„，An发生情况的认识，这是试验后的知识称为 “后验知识”。 检验后事件A1，A2，„，An发生的概率表现为条件概 率： PA1 B 、PA2 B 、 ... 、PAn B
0
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基于Bayes估计的数据融合一般步骤
② 选择合适的距离临界值，由置信距离矩阵产生关系 矩阵。
1 d ij ij rij 0 d ij ij