探析数据融合技术及其在林业中的应用(2)
2017-04-18 01:13
导读：(3)决策层融合。首先每一传感器分别独立地完成特征提取和决策等任务,然后进行关联,再送入融合中心处理。这种方法的实质是根据一定的准则和每个决策
(3)决策层融合。首先每一传感器分别独立地完成特征提取和决策等任务,然后进行关联,再送入融合中心处理。这种方法的实质是根据一定的准则和每个决策的可信度做出最优的决策。其优点是数据通讯量小、实时性好,可以处理非同步信息,能有效地融合不同类型的信息。而且在一个或几个传感器失效时,系统仍能继续工作,具有良好的容错性,系统可靠性高,因此是目前信息融合研究的一个热点。但是这种技术也有不足,如原始信息的损失、被测对象的时变特征、先验知识的获取困难,以及知识库的巨量特性等[5,6]。
1.3 处理模型
美国数据融合工作小组提出的数据融合处理模型[7],当时仅应用于军事方面,但该模型对人们理解数据融合的基本概念有重要意义。模型每个模块的基本功能如下:
数据源。包括传感器及其相关数据(数据库和人的先验知识等)。
源数据预处理。进行数据的预筛选和数据分配,以减轻融合中心的计算负担,有时需要为融合中心提供最重要的数据。目标评估。融合目标的位置、速度、身份等参数,以达到对这些参数的精确表达。主要包括数据配准、跟踪和数据关联、辨识。
态势评估。根据当前的环境推断出检测目标与事件之间的关系,以判断检测目标的意图。威胁评估。结合当前的态势判断对方的威胁程度和敌我双方的攻击能力等,这一过程应同时考虑当前的政治环境和对敌策略等因素,所以较为困难。
处理过程评估。监视系统的性能,辨识改善性能所需的数据,进行传感器资源的合理配置。人机接口。提供人与计算机间的交互功能,如人工操作员的指导和评价、多媒体功能等。
2 多传感器在林业中的应用
2.1 在森林防火中的应用
在用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据测定森林火点时的20、22、23波段的传感器辐射值已达饱和状态,用一般图像增强处理方法探测燃烧区火点的结果不理想。余启刚运用数据融合技术,在空间分辨率为1 000 m的热辐射通道的数据外加入空间分辨率为250 m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[8]。为进一步提高卫星光谱图像数据分析的准确性与可靠性,利用原有森林防火用的林区红外探测器网,将其与卫星光谱图像数据融合,可以使计算机获得GPS接收机输出的有关信息通过与RS实现高效互补性融合,从而弥补卫星图谱不理想的缺失区数据信息,大大提高燃烧区火点信息准确度和敏感性。
（转载自中国科教评价网http://www.nseac.com） 2.2 森林蓄积特征的估计
Hampus Holmstrom等在瑞典南部的试验区将SPOT-4×S卫星数据和CARABAS-II VHFSAR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[9]。
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
