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摘要:介绍了数据融合技术的基本概念和内容,分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用,提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品,可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷;集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息,利用智能决策支持系统以及可变量技术,能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实,建立基于信息流融合的精确林业系统。
关键词:数据融合 传感器 无损检测 精确林业 应用
多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性,较宽的时间和空间的观测范围,较强的数据可信度和分辨能力,已广泛应用于军事、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域[1,2]。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上,对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。
1 数据融合
1.1 概念的提出
1973年,数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。70年代末,在公开的技术文献中开始出现基于多系统的信息整合意义的融合技术。1984年美国国防部数据融合小组(DFS)定义数据融合为:“对多源的数据和信息进行多方的关联、相关和综合处理,以更好地进行定位与估计,并完全能对态势及带来的威胁进行实时评估”。
1998年1月,Buchroithner和Wald重新定义了数据融合:“数据融合是一种规范框架,这个框架里人们阐明如何使用特定的手段和工具来整合来自不同渠道的数据,以获得实际需要的信息”。
Wald定义的数据融合的概念原理中,强调以质量作为数据融合的明确目标,这正是很多关于数据融合的文献中忽略但又是非常重要的方面。这里的“质量”指经过数据融合后获得的信息对用户而言较融合前具有更高的满意度,如可改善分类精度,获得更有效、更相关的信息,甚至可更好地用于开发项目的资金、人力资源等[3]。