第四讲 多源遥感数据的融合
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。
电子经纬仪的多源遥感数据融合与解译技术研究
电子经纬仪的多源遥感数据融合与解译技术研究摘要：随着遥感技术的快速发展和数据获取能力的提升，多源遥感数据融合和解译成为了当前遥感研究的热点问题之一。
电子经纬仪作为一种常见的遥感设备，它的数据融合与解译技术的研究对于提高遥感数据的准确性和应用价值具有重要意义。
本文将从多源遥感数据的特点和融合方法、解译技术以及电子经纬仪的应用实例等方面进行综述和分析。
一、多源遥感数据的特点和融合方法多源遥感数据包括不同分辨率、不同波段和不同时间的数据，具有空间、时间和光谱等多维特征。
融合这些数据能够充分利用不同数据源的优势，提高遥感数据的准确性和可靠性。
常见的数据融合方法有像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
1.像素级融合：像素级融合是将不同源的遥感图像通过像元级别的操作进行融合。
常见的像素级融合方法有加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。
通过像素级融合，可以提高图像细节的清晰度和对比度，从而对目标进行更准确的提取和解译。
2.特征级融合：特征级融合是将不同源的特征提取结果进行融合。
常见的特征级融合方法有主成分分析法、线性反射变化率法和线性混合法等。
特征级融合主要用于提取目标的特征信息，如植被指数、土地利用类型等。
3.决策级融合：决策级融合是将不同源的决策结果进行融合。
常见的决策级融合方法有权重融合法、概率融合法和模糊集融合法等。
通过决策级融合，可以提高分类结果的精度和可靠性。
二、多源遥感数据的解译技术多源遥感数据的解译技术是将融合后的数据进行解译和分析，提取出目标或地物的信息。
常见的解译技术有目视解译、机器学习和深度学习等。
1.目视解译：目视解译是通过人眼观察遥感图像进行解译，根据人的经验和专业知识进行目标识别和分类。
目视解译的优点是简单直观，能够发现一些细节特征，但是受主观因素的影响较大。
2.机器学习：机器学习是利用计算机算法对遥感数据进行解译和分类。
常见的机器学习方法有支持向量机、随机森林和人工神经网络等。
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。
多源遥感数据融合组合算法评估及其遥感图像解译
多源遥感数据融合组合算法评估及其遥感图像解译在当今信息时代，遥感技术的发展为我们提供了大量的遥感数据，这些数据对于地球环境监测、资源调查和灾害预警等方面具有重要意义。
然而，由于传感器的差异、分辨率的差异和时间的延迟等原因，单一的遥感数据可能无法满足实际需求。
因此，多源遥感数据融合成为解决这一问题的有效手段。
多源遥感数据融合是指将来自不同传感器的、不同分辨率的遥感数据进行集成，从而得到更完整、更准确、更全面的信息。
在进行多源遥感数据融合时，融合算法的选择和评估是至关重要的。
在选择融合算法时，需要考虑数据的特点和融合前后的效果。
目前常用的融合算法包括基于像元级的融合方法和基于特征级的融合方法。
像元级融合方法主要通过像元级的运算来实现，如简单平均法、加权平均法和波段比值法等；特征级融合方法则是通过提取不同传感器的特征并进行组合，如主成分分析法、小波变换法和神经网络法等。
在选择融合算法时，需要根据实际需求和数据的特点来进行权衡和选择。
评估融合算法的效果是保证多源遥感数据融合质量的关键步骤之一。
常用的评估方法包括定性评估和定量评估。
定性评估主要是通过对融合图像进行目视观察和比较，根据图像的质量、清晰度和辨识度等指标来评估融合效果；定量评估则是通过运用地面采样数据和统计学方法来进行客观评估。
常用的定量评估指标包括均方误差、峰值信噪比和相关系数等。
对于多源遥感数据融合算法，评估结果的准确性和可靠性直接影响着融合算法的应用效果和推广价值。
除了融合算法的选择和评估，遥感图像解译也是多源遥感数据融合的重要应用之一。
遥感图像解译是通过对融合后的遥感图像进行解读和分析，从中提取出所需的信息和特征。
在遥感图像解译中，多源遥感数据融合可以提供更多的特征和信息，提高图像解译的准确性和可信度。
多源遥感数据融合的图像解译应用涉及众多领域，如农业、林业、水资源、城市规划和环境监测等。
在农业领域，多源遥感数据融合可以提供农作物的生长状态和健康状况等信息，为农业生产和农业管理提供科学依据；在林业领域，多源遥感数据融合可以提供森林覆盖度、树种分类、植被生长状态等信息，为森林资源的保护和管理提供支持；在水资源领域，多源遥感数据融合可以提供水体的分布情况、水质监测等信息，为水资源的合理利用和保护提供指导；在城市规划和环境监测领域，多源遥感数据融合可以提供城市扩展和环境变化的信息，为城市规划和环境保护提供决策支持。
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。
多源遥感数据融合理论与方法
多源遥感数据融合理论与方法多源遥感数据融合的理论基础主要包括数据融合的目标、原则和评价指标。
数据融合的目标是通过结合不同传感器的数据，减少误差并提高地物信息的提取能力。
融合原则包括互补性、一致性和一致性。
互补性要求不同传感器具有不同的观测特性和空间分辨率，以获取更全面的地物信息。
一致性要求融合后的数据在相同地理位置上具有一致的空间特征。
一致性要求融合后的数据与现实地物之间具有一致的关系。
评价指标主要包括融合效果、信息提取能力和数据一致性。
目前，常用的多源遥感数据融合方法主要包括无监督融合、监督融合和模型融合。
无监督融合方法主要基于统计学原理，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和小波变换。
这些方法不需要先验知识，对不同传感器数据的差异进行压缩和去除冗余信息。
监督融合方法基于先验信息，利用统计模型和机器学习算法，将不同传感器的数据进行匹配和组合。
常用的监督融合方法包括像元级融合（pixel-level fusion）和特征级融合（feature-level fusion）。
模型融合方法是在无监督或监督融合的基础上，建立数学模型，通过优化算法融合不同传感器的数据。
常用的模型融合方法包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。
这些方法能够充分利用不同传感器的信息，提高地物分类和监测的精度。
在多源遥感数据融合中，还需要考虑传感器的定标和辐射校正、数据精度和精度、数据配准和匹配等问题。
定标和辐射校正是保证融合数据准确性的重要步骤，它们可以消除不同传感器之间的系统误差和辐射差异。
数据精度和精度是评估融合结果的关键指标，它们可以通过与地面实测数据进行验证和比较来评估。
数据配准和匹配是将不同传感器的数据统一到相同的坐标系统和空间分辨率上的重要步骤。
综上所述，多源遥感数据融合是一种有效获取地物信息的方法。
它的理论基础和常用方法为多源遥感数据融合提供了理论指导和实践方法。
然而，多源遥感数据融合仍面临着不同传感器数据格式和坐标不一致等问题，未来的研究方向应致力于提高数据融合的准确性和效率。
面向环境监测的多源遥感数据融合技术研究
面向环境监测的多源遥感数据融合技术研究在当今世界，环境监测的重要性日益凸显，它对于保护自然资源、预防自然灾害、评估环境变化以及制定相关政策具有关键作用。
随着遥感技术的发展，多源遥感数据融合技术在环境监测领域中的应用越来越广泛。
本文将探讨面向环境监测的多源遥感数据融合技术，分析其重要性、挑战以及实现途径。
一、多源遥感数据融合技术概述多源遥感数据融合技术是指将来自不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的遥感数据进行有效整合，以获得更加全面和精确的环境信息。
这项技术能够克服单一数据源的局限性，提高监测的准确性和可靠性。
1.1 多源遥感数据融合技术的核心特性多源遥感数据融合技术的核心特性主要体现在以下几个方面：- 互补性：不同传感器提供的数据具有不同的光谱、空间和时间特性，融合后可以相互补充，提高信息的完整性。
- 一致性：通过融合技术，可以消除不同数据源之间的不一致性，提高数据的可用性。
- 精确性：融合后的数据显示出更高的精度，能够更准确地反映环境变化。
- 鲁棒性：融合技术能够提高数据的鲁棒性，减少单一数据源可能带来的误差。
1.2 多源遥感数据融合技术的应用场景多源遥感数据融合技术在环境监测中的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖/土地利用变化监测：通过融合不同时间序列的遥感数据，可以监测和分析土地覆盖和土地利用的变化情况。
- 水资源监测：融合光学和雷达数据，可以监测水体的分布、变化以及水质情况。
- 植被监测：结合多光谱和高光谱数据，可以评估植被的生长状况、生物量以及健康状况。
- 灾害监测：融合多源数据，可以快速响应自然灾害，如洪水、干旱、森林火灾等，为灾害评估和救援提供支持。
二、多源遥感数据融合技术的实现多源遥感数据融合技术实现是一个复杂的过程，涉及到数据预处理、特征提取、数据融合和结果分析等多个步骤。
2.1 数据预处理数据预处理是融合技术的第一步，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以确保数据的质量和一致性。
如何进行多源遥感数据融合与分析
如何进行多源遥感数据融合与分析随着科技的不断进步和遥感技术的成熟，多源遥感数据融合与分析在环境监测、农业、城市规划等领域中起着重要的作用。
本文将从数据融合方法、分析技术和应用实例三个方面探讨如何进行多源遥感数据融合与分析。
一、数据融合方法数据融合是指将来自不同传感器、时间和空间分辨率的遥感数据进行合并，以获得更全面、准确的信息。
常用的数据融合方法有像元级融合和特征级融合。
1. 像元级融合像元级融合将多源遥感影像的像素值进行加权平均，以实现不同源数据的整合。
这种方法通常适用于传感器分辨率相似的情况下，如将多个高分辨率影像进行融合。
通过像元级融合，可以得到更高分辨率、更清晰的影像。
2. 特征级融合特征级融合是将多种遥感数据的特征信息进行融合，如光谱、空间、时间、极化等特征。
通过特征级融合，可以提取出不同源数据的优势，并获得更丰富、更全面的信息。
例如，将高光谱和雷达数据融合，可以克服光谱信息的局限，实现对目标的更准确识别和分类。
二、分析技术融合多源遥感数据后，如何进行有效的分析是关键。
在数据分析过程中，可以利用图像处理、模型建立和统计分析等技术手段。
1. 图像处理图像处理是多源遥感数据分析的基础。
通过图像处理技术，可以实现影像的增强、去噪和边缘检测等操作，更好地展现数据的特征和信息。
同时，图像处理还包括影像配准、几何纠正和尺度转换等操作，保证不同源数据的一致性和可比性。
2. 模型建立模型建立是利用多源遥感数据进行定量分析的重要手段。
通过构建相应的数学模型，可以利用数据的特征和关系进行目标识别、分类和定量测量。
例如，基于遥感数据的土地利用/覆盖分类模型，可以对不同类型的地物进行识别和判别，为城市规划和环境管理提供依据。
3. 统计分析统计分析是多源遥感数据分析的重要环节之一。
通过统计方法，可以对融合后的数据进行分布特征、相关关系和变化趋势等方面的分析。
例如，利用统计分析，可以研究不同遥感数据在不同时间尺度下的变化规律，为环境变化的监测和预测提供依据。
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1.3 遥感数据融合的发展
遥感数据融合的概念始于70年代。 (1) 起初是进行同种遥感数据多波段、多 时相的数据融合，以提高遥感解译能力和 进行动态分析； (2) 发展到不同类型遥感数据的融合； (3) 由于遥感本身以及实际应用中的局限 性，开始发展遥感与非遥感数据的融合。
1.4 遥感数据融合的技术关键
3.3.4 遥感与非遥感数据的融合
（1）意义
仅通过遥感手段获取数据仍感到不够，不能 解决遇到的全部问题，因此将地形、气象、水文 等专题数据，行政区划、人口、经济收入等人文 与经济数据作为遥感数据的补充，可有助于综合 分析问题，发现客观规律，提高解译的效果，因 此遥感数据与地理数据的融合也是遥感分析过程 中不可缺少的手段。
2 遥感数据的融合过程
遥感数据的融合主要指不同传感器的遥感数 据的融合，以及不同时相的遥感数据的融合。融 合方式的确定应根据目标空间分布、光谱反射特 性及时相规律方面的特征选择不同的遥感图像数 据，它们在空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨 率方面相互补充，以形成一个更有利的识别环境， 来识别所要识别的目标或类型。
3.3.1 同一传感器的遥感数据融合
目的：提高多光谱图像空间分辨率
（1）融合步骤
几何配准 融合
配准
配准
配准Hale Waihona Puke 配准（2）融合方法
分辨率融合
3.3.2 不同传感器的遥感数据融合
充分利用不同传感器数据的优点，达 到信息互补。
（1）融合步骤
几何配准：利用几何校正的方法做位置匹配 辐射纠正 融合
（2）步骤
地理数据的网格化 最优遥感数据的选取 融合
遥感数据融合实习
分辨率融合方法： （1）主成分变换 （2）乘积变换：Bi_new = Bi_m * B_h （3）比值变换：将输入遥感数据的三个波段按下式 计算： Bi_new = [ Bi_m /（ Br_m+Bg_m+Bb_m）] * B_h i = 1,2,3
（3）像元级融合方法
像元级融合所包含的具体融合方法有： 代数法 IHS变换 小波变换 主成分变换（PCT） K-T变换等
3.2.2 特征级融合
❖ 特征级融合是一种中等水平的融合。 ❖ 特征级融合的流程为：经过预处理的遥感影 像数据——特征提取——特征融合——（融合） 属性说明。
3.2.3 决策级融合
(1) 几何配准，即解决遥感图像的几何畸变， 解决空间配准问题； (2) 充分了解每种融合数据的特点和适用性； (3) 充分考虑不同遥感数据之间波谱的相关性 引起的噪声误差增加，合理选择遥感数据； (4) 充分认识研究对象的地学规律。
2.2 数据融合过程
根据融合目的和融合层次智能地选择合适的融 合算法，将空间配准的遥感影像数据（或提取的 图像特征或模式识别的属性说明）进行有机合成， 得到目标的更准确表示或估计。 对于各种算法所获得的融合遥感信息，有时还 需要做进一步的处理，如“匹配处理”和“类型 变换”等，以便得到目标的更准确表示或估计。
2.1 数据预处理
不同类型影像进行融合时必须经过严密的几 何校正和配准，其几何配准精度直接影响融合影 像的质量。通常情况下，不同类型的传感器数据 之间融合时，由于成像方式不同，其系统误差类 型也不同。
3 遥感数据融合方法
3.1 按融合技术的不同分类 3.2 按融合层次分类 3.3 按数据来源分类
遥感数字影像处理原理
崔海山
第四讲 多源遥感数据的融合
1 遥感数据融合的原理 2 遥感数据的融合过程 3 遥感数据融合方法
1 遥感数据融合的原理
1.1 定义 1.2 目的 1.3 遥感数据融合的发展 1.4 遥感数据融合的技术关键
1.1 定义
遥感数据融合( Fusion, Merge)指同一区域内遥 感数据之间或遥感数据与非遥感数据之间的匹配 融合。
（1）融合步骤
配准：利用几何校正的方法做位置匹配； 直方图调整：将配准后的图像尽可能地调 整成一致的直方图，使图像亮度值趋于协调， 以便于比较； 融合：不同时相的图像融合主要用来研究 时间变化所引起的各种动态变化。
（2）融合方法
采用的融合方法主要有： 彩色合成方法，通过颜色对比表现变化； 差值方法，差值后可设定适当阈值，获得只有0 与1的二值图像，以突出变化（变化部分为1，非 变化部分为0，或相反）； 比值方法，也可设定阈值，类别不变的地物一 定接近于1，因此同样可利用二值图像突出变化。
Kalman 滤波法
特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法
决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法
Dempater-shafer 推理法
Dempater-shafer 推理法
3.3 按数据来源分类
同一传感器的遥感数据融合 不同传感器的遥感数据融合； 不同时相的遥感数据融合； 遥感与非遥感数据的融合。
多种遥感数据融合就是将不同类型传感器获 取的同一地区的影像数据进行空间配准,然后采用 一定算法将各影像的优点或互补性有机结合起来 产生新影像的技术。
1.2 目的
(1) 突出有用的专题数据，消除或抑制无关的数据， 以改善目标识别的图像环境； (2) 多种数据源优势互补； (3) 得到原来几种单个数据所不能提供的新数据， 有助于地学分析提取特定的数据，有助于更可靠 地阐述自然环境各要素的相互关系与演变规律， 满足地学分析及各种专题研究的需要。
附表1 三级融合层次的特点表
融合框架 信息 实时 精度 容错 抗干 工作 融合
损失 性
性 扰力 量 水平
像元级 小 差 高 差 差 小 低
特征级 中 中 中 中 中 中 中
决策级 大 优 低 优 优 大 高
附表2 三级融合层次下的融合方法表
像元级 代数法 IHS变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法
3.1 按融合技术的不同分类
彩色技术； 代数运算 代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图 像比值法等； 影像变换 主成分变换、K-T变换、小波变换、IHS变换。
3.2 按融合层次分类
基于像元(pixel)级的融合； 基于特征(feature)级的融合； 基于决策(decision)级的融合。融合的 水平依次从低到高。
❖ 决策级融合是最高水平的融合。
（1）决策级融合的流程
❖ 经过预处理的遥感影像数据——特征提 取——属性说明——属性融合——融合 属性说明
（2）决策级融合特点
优点：决策级融合的优点是具有很强的容错 性，很好的开放性，处理时间短、数据要求低、 分析能力强。 局限性： ➢ 信息损失大 ➢ 精度低 ➢ 工作量大
3.2.1 像元级融合
❖ 像元级融合是一种低水平的融合。
（1）像元级融合的流程
❖ 经过预处理的遥感影像数据——数据融合— —特征提取——融合属性说明。
（2）像元级融合特点
优点：保留了尽可能多的信息，具有最高精度 局限性： ➢ 效率低下 ➢ 分析数据限制 ➢ 分析能力差，不能实现对影像的有效理解和分析 ➢ 纠错要求。 ➢ 抗干扰性差。
例3 洪水监测研究中的影像数据融合
针对具体问题常常有不同的融合方案。比如研究 洪水监测，可选择的遥感数据源有TM图像、侧视 雷达图像、气象卫星图像等。用每一种图像单独 分析时都有不理想之处。实验表明，融合后的图 像实用性大大增强。
3.3.3 不同时相的遥感数据融合
在观测地物的类型、位置、轮廓及动 态变化时，常需要不同时相遥感数据的融 合。
（2）融合方法
例1 TM和SPOT影像数据融合
SPOT 10m
TM742与SPOT融合
例2 雷达和陆地卫星影像数据融合
侧视雷达图像可以反映地物的微波反射特性， 地物的介电常数越大，微波反射率越高，色调越发 白，这种特性对于反映土壤、水体、山地、丘陵、 居民点，以及道路、渠道等线性地物明显优于陆地 卫星影像，因此如将雷达影像与陆地卫星影像融合 ，可以既反映出可见光，近红外的反射特性，又可 以反映出微波的反射特性，有利于综合分析。