数据融合技术的发展与应用现状分析.doc

数据融合技术的发展与应用现状分析一、数据融合技术的发展数据融合（Data Fusion）一词最早出现在70年代末期。根据国内外研究成果，数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器或信息源的数据资源，采用计算机技术、人工智能等技术对按时间序列获得的多传感器或信息源的观察数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比其它各个组成部分更充分的信息1。可见，多源信息是数据融合的加工对象，协调优化是数据融合的核心。进入90年代后，随着传感器技术的迅速发展以及军事领域的强烈需求，数据融合引起了广泛重视，人们对数据融合作了多方面探讨，在许多领域都有一定程度的应用，并已成为全球研究的热点之一，世界各国纷纷开展此项技术的研究与应用2。美国俄勒冈州科学与技术研究所开展了多方面的数据融合理论与应用的研究与讨论3；纽约州立大学设立多源信息融合中心，从融合框架、模型多方面进行研究4。国外也出现了一批具有代表性的专著，如Llinas和Waltz的专著多传感数据融合5、Hall的专著多传感器数据融合的数学基础6以及多传感数据融合手册7，对多传感器信息融合的模型框架等研究内容进行了全面系统地论述。在国内，关于信息融合技术的研究则起步相对较晚，但也得到了一定的发展。20世纪80年代初，人们开始从事多目标跟踪技术的研究，到了80年代末开始出现有关多传感器信息融合技术研究的报道。90年代初，这一领域在国内才逐渐形成高潮。在政府、军方和各种基金部门的资助下，国内一批高校和研究所开始广泛从事这一技术的研究工作，出现了一大批理论研究成果。与此同时，也有几部信息融合领域的学术专著和译著出版，其中有代表性的专著有：董志荣和申兰的综合指挥系统情报中心的主要算法多目标密集环境下的航迹处理问题、周宏仁、敬忠良和王培德的机动目标跟踪、杨靖宇的战场数据融合技术、敬忠良的神经网络跟踪理论及应用、康耀红的数据融合理论及其应用及刘同明、夏祖勋和解洪成的数据融合技术及其应用、何友、王国宏等的多传感器信息融合及应用等。有代表性的译著有：赵宗贵等人的多传感器数据融合和数据融合方法概论、张兰秀等人的跟踪和数据互联与水下信号和数据处理等。90年代中期，信息融合技术在国内已发展成为多方关注的共性关键技术，出现了许多热门研究方向，许多学者致力于机动目标跟踪、分布检测融合、多传感器综合跟踪与定位、分布信息融合、目标识别与决策信息融合、态势评估与威胁估计领域的理论及应用研究，相继出现了一批有初步综合能力的多传感器信息融合系统和多目标跟踪系统。二、数据融合技术的应用现状 1、基本情况数据融合是一个新兴的研究领域，近年来，数据融合技术不断应用到各个行业中，取得了一定的效果，包括复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。在加拿大，从1991年起，Lockeed Martin研究小组开发和展示了为巡逻护卫舰和飞机做决策的数据融合系统，已经历了四个阶段，使决策过程不断得到优化8，利用数据融合技术研制分布式数据融合系统，使目标跟踪性能大大增强，确定目标位置更准确，速度更快。在我国，地质矿产研究人员利用多源数据融合技术对遥感和地学数据信息进行综合分析提高寻矿找矿效果9-10，应用影像融合技术实现地质目标细节与色彩纹理结构的结合11，通过信息提取和综合分析进行矿产资源评价12，研究地理数据、测量数据和矿物数据的集成，建立可视化应用系统13。在交通运输领域则把数据融合技术应用于车辆定位、车辆身份识别、车辆跟踪与导航以及交通管制，实现控制中心对多路数据的采集和综合分析14。在城市管理领域，涉及到多方面的数据，利用数据融合技术对航空遥感和航天遥感数据、光谱图像和遥感专题图像、遥感数据和非遥感数据，遥感图像与地图等进行融合，使城市管理更加科学15。可见，数据融合技术与以往相比，在解决探测、跟踪和目标识别、交通管理等问题方面更加有效。因此，随着数据融合技术的发展，其应用领域也将不断扩大。同时我们还应当清醒地认识到，数据融合的研究与应用在许多领域只是刚刚起步，还有漫长的道路要走，很多难题需要解决。 2、森林资源的数据融合情况森林资源数据融合的研究还处于起步阶段，到目前为止，主要有下面几方面的研究和应用：在木材检测方面，基于多传感器（机器视觉及X 射线等）数据融合技术的木材及木制品表面缺陷检测，可以集成多个传统单项技术，更可靠、准确地实时检测出木材表面的各种缺陷，为实现木材分级自动化、智能化奠定基础，同时为集裁除锯、自动调整、自动裁除节子等为一身的新型视频识别集成材双面节子数控自动剔除成套设备提供技术支持16。在森林火灾方面，余启刚运用数据融合技术，在空间分辨率为1000m的热辐射通道的数据中加入空间分辨率为250m的可见光通道的数据，较好地进行了不同空间分辨率信息的数据融合，大大提高了对火点位置的判断准确度17。在森林资源蓄积量方面，Hampus Holmstrom等在瑞典南部的试验区将SPOT-4 S 卫星数据和CARABAS-II V HFSAR传感器的雷达数据进行了融合，采用KNN（K Nearest Neighbor）方法对森林的蓄积特征（林分蓄积、树种组成与年龄）进行了估计18。KNN 方法就是采用目标样地邻近k个（k = 10）最近样地的加权来估计目标样地的森林特征。研究者应用卫星光谱数据、雷达数据融合技术对试验区的不同林分的蓄积特征进行估计，并用三种不同的数据方法进行误差分析。试验表明融合后的数据作出的估计比单一的卫星数据或雷达数据的精度高且稳定性好。除上面几个方面之外，数据融合还在森林资源数据更新中得到了应用。传统情况下，GIS数据库主要利用遥感图像进行数据更新，而多个传感器的图像数据更新地理空间数据时，本身又需要关联和融合，这种融合本身就是一个难题，同时其它数据源也需要更新，而每一种数据有其自己的空间特性和参考系，融合它们是一项十分困难的工作19。2002年，Trevor J Davis等提出了采用非垂直的航空摄影数据融合对应的GIS 数据信息实现森林调查数据的快速更新，他们认为对森林资源整体而言，只是某些特殊地区的资源数据需要更新。在直升飞机侧面装上可视的数字摄像装置，利用GPS 对测点进行定位，对特殊地区的摄像进行拍摄，同时与对应的GIS数据进行融合，做出资源变化的估计或影像的修正20。试验表明，融合后的数据可以同高分辨率矫正图像相比，该方法花费少、精度高、能充分利用影像的可视性，应用于偏远、地形复杂、不易操作、成本高的区域，同时可避免遥感图像受云层遮盖。目前单项的GPS、RS、GIS 正从“自动化孤岛”形式应用于林业生产向融合技术转变。林业生产系统作为一个多组分的复杂系统，是由能量流动、物质循环、信息流动所推动的具有一定的结构和功能的复合体，各组分间的关系和结合方式影响系统整体的结构和功能。因此应该在计算机融合系统框架下，有效地融合GPS、GIS、RS 等数据，解决这些信息在空间和时间上的质的差异及空间数据类型的多样性，使林业生产成为一个高效、柔性和开放的体系，从而实现林业生产的标准化、规范化、开放性，建立基于数据融合的精确林业系统。参考文献：1刘星,胡光道.多源数据融合技术在成矿预测中的应用J.地球学报,2003,24(5):463-468.2徐从富,耿卫东,潘云鹤.面向数据融合的DS方法综述J.电子学报,2001,29(3):393-396.3Misha Pavel,Xubo Song. Data Fusion-Theory and Applications.Department of Electricala and Computer Engineering Oregon Graduate Institute of Science and Technology, .4Alan N. Steinberg, Christopher L. Bowman, Franklin E. White. Revisions to the JDL Data Fusion Model, /reports.5Llinas J，Waltz EMultisensor data fusion.Norwood,MA：Artech House,1990.6Hall L D.Mathematical Techniques in Multisensor Data fusion. Norwood,MA：Artech House,1990.7Hall L D,Llinas J.Handbook of Multisensor Data Fusion. Boca Raton,FL,USA:CRC Press,2001.8 Elisa Shahbazian, Louise Baril and Jean-Rmi Duquet.Optimizatiom of the Multi-source Data Fusion System for Integration on the Canadian Patrol Frigate. Information & Security. Volume 2,1999: 1311-1493.9 邓兆伦.遥感与地学数据综合分析技术在长白山地区寻找隐伏矿的应用研究.国土资源遥感,1994,1(19):9-14.10方洪宾,李志中.遥感化探信息综合分析在地质找矿中的应用研究.国土资源遥感,1998,4(38):33-36.11刘星,胡光道.多源数据融合技术在成矿预测中的应用J.地球学报，2003,24(5):463-468.12肖克炎,朱裕生等.矿产资源评价中的成矿信息提取与信息综合技术.矿床地质,1999,18(4):379-384.13 Yanhong ZOU,Tagen DAI.A Study on Integrating Geology Data, Surveying Data, Minerals Data and Establishing Visualization Application Systems. Integrated System for Spatial Data Production,Custodian and Decision Support. Publishedly ISPRS Commission ,2002,8:645-649.14汪海渊,朱彦东,杨东援.数据融合技术及其在交通领域中的应用.交通与计算机，2001,19,增刊:42-45.15 王祖伟,秦其明.遥感数据融合及在城市研究中的应用.测绘通报,2002,3:22-24.16 赵茂程,郑加强,佘光辉.数据融合技术及其在林业中的应用.南京林业大学学报（自然科学版）,2005,29(6):114-117.17余启刚.数据融合技术在“3S”森林防火中的应用J.森林工程,2003,19 (4) :5-6.18Hampus Holmstrom,Johan E S Fransson.Combining remotely sensed optical and radar data in KNN