LiDAR数据与光学遥感数据融合

光学遥感影像提供了丰富的空间信息与纹理特征等大量的语义信息，但获取的主要是目标的顶面信息，漏掉了目标物立面的大量几何和纹理数据。激光雷达(LiDAR)的激光脉冲能穿透植被冠层中的细小间隙直接射到植被不同部位获得更多的特征信息，并能够快速获取精确的高分辨率的数字地面模型以及地面物体的三维坐标，进而获取地表物体的垂直结构形态，现阶段机载激光雷达技术已广泛应用于城市规划、林业调查、电力选线巡线及自然灾害预警等领域。然而机载激光扫描数据能够直接获得目标的空间三维点云，但是它却难以直接获得物体表面的语义信息(材质和结构等)。

目前，已有研究将LiDAR数据融合高分辨率遥感影像对城市要素进行提取，以及利用面向对象的分类方向对航空影像与LiDAR融合数据进行分类，获得了较好的效果。

另外，城市建筑物的动态变化速度很快，人们对快速提供城市的三维信息要求也越来越高，机载LiDAR和航空摄影测量是城市三维信息获取的主要手段，国内外已有很多学者对LiDAR点云数据和航空影像的融合进行研究。邓非等利用结合航空影像和LiDAR数据对城市建筑物进行重建； Chen 首先从LiDAR数据中检测阶梯边缘，利用地面分辨率为10cm的航空影像，提高这些阶梯边缘的几何精度并编组成闭合的多边形。郭滔将IKONOS影像和机载激光扫描数据结合起来进行大规模的城市三维建模，Sohn等根据IKONOS提供的归一化植被指数与激光点云的高程获取建筑物属性特征，联合数据驱动方法与模型驱动方法获取建筑物轮廓线。

    总之，从目前的图像融合的研究成果来看，由于理论的成熟度和可操作的可行性，研究主要集中在像素级，对于特征级和决策级融合还有待深入研究段。从研究手段来看，多源遥感图像融合的研究思路在逐步拓宽，重视对已有方法的组合和集成，如IHS方法和小波方法的结合，PCA和小波方法的结合，小波方法与金字塔方法的结合，等等。从理论研究来看，Dou 等从遥感机理、物理模型和数学推理的角度出发，提出像素级融合统一理论框架，使研究者找到了光谱扭曲的根源，即空间细节信息的提取方法及其注入方式的不同。 对于特征级，尤其是决策级的融合的理论仅仅是概念性的解释，目前还没有一个清晰的理论界定。因此，亟须以实际应用结合物理解释和数学推导进行模型实现基本思想，建立统一的信息融合理论及模型，为融合方法的研制和应用提供理论指导。