数据融合的概念

多源信息辅助下的高光谱数据分析技术的核心是高光谱数据与其他辅助信息的数据融合。数据融合的概念首先出现在军事领域，美国国防部在1973年资助进行了声纳信号理解系统的研究，数据融合技术在此系统中得到了最早的体现。在随后的几十年里，数据融合技术得到了迅猛的发展，无论军事系统还是民用都趋向于采用数据融合技术来进行信息的综合处理。美国国防部JDL(Joint Directors of Laboratories)将数据融合定义为一种多层次 、多方面的处理过程,整个过程是对多源数据进行检测、相关、估计和组合以达到精确的状态估计和身份估计,以及完整、及时的态势评估和威胁评估。IEEE国际遥感数据融合技术委员会将遥感数据融合分为数据级融合、特征级融合和决策级融合等三个层次，同时提出增进图像精度、增进几何分辨率从而使图像明显锐化、修补图像中丢失或损坏的数据、提高几何校正精度、提高图像识别地物的能力等五个方面的标志性评价内容。在1998年Pole模型的基础上，国内外学者将用于目标属性融合的遥感信息融合的模型和处理结构进行了进一步的修正，主要分为三种——数据级融合、特征级融合和决策级融合。