多元融合什么意思，矿产勘查中多源地学数据融合技术

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一、多元融合什么意思

多元融合是指多种数据的融合或集成技术。

1、数据融合是20世纪80年代形成和发展起来的一种综合信息处理技术，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。

2、这一技术首先用于军事，后又推广到自动控制，航空交通管制，医疗诊断等领域。数据融合技术术未形成完整的理论框架。尽管如此，不同应用领域的研究人员根据各自的具体应用背景，提出了比较成熟、有效的融合方法。

3、在遥感应用中，它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。可提高影像空间分辨率、清晰度，提高分类精度和可靠性等，从而可提高遥感影像的利用率。

多元融合技术的应用：

1、如将“陆地卫星'专题测绘传感器(TM)空间分辨率为30m的多光谱图像和“斯波特”(SPOT)卫星空间分辨书为10m的全色波段两套数据融合、处理出出了集中TM多光谱信息和SPOT卫星高分辨率的图像。

2、多种数据融合包括多种分辨率数据、多维数据和不同类型数据的融合等。多源遥感数据融合仍处于发展中。多种数据的集成是将多种数据进行叠加。叠加的数据可以有卫星影像图、地理信息等。叠加后仍保留了原来的数据特征。

3、既要考虑我国的经济实力、现有技术水平和我军装备应用需求，又要着眼于未来的科技发展和未来战争的需要。统一规划，选定目标，有选择、有重点地适度投入必需的财力和人力，避免过分分散，摊子铺得过大，短期内搞不出应有成果等弊端。

二、数据融合技术的用途

随着系统的复杂性日益提高，依靠单个传感器对物理量进行监测显然限制颇多。因此在故障诊断系统中使用多传感器技术行多种特征量的监测(如振动、温度、压力、流量等)，并对这些传感器的信息进行融合，以提高故障定位的准确性和可靠性。此外，人工的观测也是故障诊断的重要信息源．但是．这一信息来源往往由于不便量化或不够精确而被人们所忽略。信息融合技术的出现为解决这些问题提供了有力的工具．为故障诊断的发展和应用开辟了广阔的前景。通过信息融合将多个传感器检测的信息与人工观测事实进行科学、合理的综合处理．可以提高状态监测和故障诊断智能化程度。
信息融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理．从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。另一种说法是信息融合就是数据融合．但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性．不仅包括数据，而且包括了信号和知识，由于习惯上的原因，很多文献仍使用数据融合。信息融合的基本原理是：充分利用传感器资源．通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用．将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合来，产生对观测对象的一致性解释和描述。其目标是基于各传感器检测信息分解人工观测信息．通过对信息的优化组合来导出更多的有效信息。
复杂工业过程控制是数据融合应用的一个重要领域。通过时间序列分析、频率分析、小波分析，从传感器获取的信号模式中提取出特征数据，同时，将所提取的特征数据输入神经网络模式识别器，神经网络模式识别器进行特征级数据融合，以识别出系统的特征数据，并输入到模糊专家系统进行决策级融合。专家系统推理时，从知识库和数据库中取出领域规则和参数，与特征数据进行匹配（融合）。最后，决策出被测系统的运行状态、设备工作状况和故障

三、矿产勘查中多源地学数据融合技术

地质特征、地球物理、地球化学和遥感等信息都是区域地质及成矿作用不同侧面的反映，因此在它们之间进行成矿信息的融合是必然的。矿产勘查中的多源数据融合包括:①定性和定量数据的融合;②相同分辨率的不同平台测量数据的融合;③不同分辨率不同平台测量数据的融合。

目前，大多数融合主要是在多源遥感信息之间进行，如进行多传感器、多时相和多频谱的图像融合，还无法在图像处理中自动将非图像数据加入进去，在具体操作中只能通过GIS数据库的数据综合叠加来实现对多源数据进行图像对图像的融合。以下将就矿产勘查中多源地学图像的融合过程进行介绍。

1.物化探数据生成图像

物化探数据在空间结构上有网格化数据和不规则数据两种，对于网格化数据，根据所需像素密度应用插值技术生成图像，插值的方法有双三次样条、双线性插值，后者是最简单实用的一种。经过插值后的图像可以是二值、灰度或彩色的，为了进一步处理，通常将其处理成灰度图像，根据具体应用，灰阶可以为16或256。离散数据可以先进行网格化再插值，当然也可以直接用三角网插值。对于矢量GIS地质数据，例如地层、岩性、断裂等，由于其属性的复杂性，可进行二次开发，按照属性意义生成图像。

2.图像的配准和镶嵌

目前，大多数GIS和图像软件都实现了这两项功能，基本原理是在两幅图像上找出若干个同名地物，利用坐标变换将需要配准的图像坐标变换为标准坐标，把分幅图像拼接为一幅图像，以便于下一步处理。

3.图像的地学专业化处理及信息提取

基于地学目标对不同类型的空间数据进行各种预处理，如遥感数据的光谱信息和空间信息提取、空间滤波、频率滤波、主成分分析、分形分析和纹理分析等处理;对于物探数据进行专业化的化极、延拓、匹配滤波等数值处理，提取目标体不同特征的结构信息;地球化学数据处理的目的是要找出化探异常区，关键问题是确定异常下限，通过多种计算方法，得到异常区的分布图像。

4.多源地学数据的融合

矿产勘查中所用的信息源有遥感信息和地、物、化探信息，遥感信息具有高的光谱信息，色彩鲜艳，视域广，直观性强和综合信息丰富的特点，对地面地质特征(地层、岩性、构造等)、地形地貌和岩石裸露、水系分布均可直接提取;地质与物化探信息则对具体目标有指示能力，可以看作一种影像的强度，参与图像的融合。基于原始数据的融合方法可采用HIS变换、K-L变换、像元加权融合等方法来实现。

复习思考题

1.遥感矿产解译应遵循的原则是什么?

2.遥感常见的找矿解译标志有哪些?

3.在遥感图像上如何识别矿体露头?

4.在遥感图像上如何利用铁帽及氧化露头追索矿体?

5.地质构造对找矿的控制作用有哪些?

6.在遥感图像上如何利用围岩蚀变进行找矿?

7.地貌标志在遥感找矿中有哪些?

8.如何利用植物特征进行示矿信息的提取?

9.如何应用TM/ETM+遥感影像识别蚀变矿物?

10.简述TM/ETM+遥感影像的矿化蚀变信息提取的处理方法。

11.如何建立区域遥感找矿模式?

12.地质找矿中多源地学数据有何特点?

13.简述矿产勘查中多源地学数据融合过程。

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