多源遙感數據的融合（Fusion）是將多源遙感數據在統一的地理坐標系中，采用一定的算法生成一組新的信息或合成圖像的過程。不同的遙感數據具有不同的空間分辨率、波譜分辨率和時間分辨率，如果將它們各自的優勢綜合起來，可以彌補單一圖像上信息的不足。這樣不僅擴大了各自信息的應用范圍，而且大大提高了遙感影像分析的精度。
多源遙感數據融合的技術關鍵是：
- 充分認識研究對象的地學規律；
- 充分考慮不同遙感數據之間波譜信息的相關性而引起的有用信息的增加和噪聲誤差的增加，對多源遙感數據作出合理的選擇；
- 解決遙感影像的幾何畸變問題，使各種影像在空間位置上能精確配準起來；
- 選擇適當的融合算法，更大限度地利用多種遙感數據中的有用信息。只有對研究對象的地學規律、遙感影像的幾何物理特性、成像機理這三者有深刻的認識，并把它們有機結合起來，信息融合才能達到預期的效果。
近年來，隨著多源數據的不斷豐富和提供，多源遙感數據融合的研究發展很快。在傳統數據融合模型 *** 的基礎上，許多學者將一些新的技術和邊緣科學的理論引入進來，發展形成了不少新的模型算法。如，遺傳算法在影像融合中的應用；小波變換在影像融合中的應用 *** 等等。 遙感數據融合的算法有很多，目前還沒有統一的數據融合模型和融合結果的有效評價 *** ，選用何種算法有效在很大程度上與遙感數據源的種類和融合的目的有關。在近幾年開展的全國土地利用動態遙感監測中，影像融合的目的是解決影像判讀分析困難、數據冗余以及存儲管理的問題，以突出反映土地利用類型要素信息，增強影像可判讀性，提高監測精度。
根據不同的應用目的，數據融合可分為兩種： 一是用于變化信息提取的數據融合。將同一時相的全色數據和多光譜數據進行融合，主要是為了增強地類邊界的清晰度，提高目標識別精度；將不同時相的多源影像數據進行特征變異融合，主要是為了突出變化信息，保證變化數據的統計精度。因此，在數據融合前，對原始數據的處理，不能產生光譜扭曲，以利于建立解譯標志，減少判讀的不確定性。 二是用于背景圖制作的數據融合。要求數據融合的結果圖像清晰，色彩鮮艷，有較好的目視效果，以利于非專業人員的應用。
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來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/26ggg
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