多传感器数据融合技术在自控垂钻检测系统中的应用

多传感器数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术，在军事和工业中有着广阔的应用前景，本文论述了多传感器数据融合的基本工作原理和过程，针对自控锤钻检测系统的特点和要求，提出了基于多传感器系统的顶角和方位角检测方案，给出了基于多传感器算术平均值与递推估计，多传感器算术平均值与分批估计二种数据融合计算方法，可有效地提高自控垂钻检测系统,抗干扰能力，以保证参数检测的可靠性和准确性。     

浅谈多传感器信息融合技术

多传感器信息融合广泛应用于自动目标识别、战场监视、机器人、工业过程控制、遥感、图象处理、模式识别等领域。介绍了多传感器信息融合技术的概念、原理、功能模型,其融合方法主要介绍了Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论),由于D-S证据理论存在处理大量不确定的系统估计问题的特性,可以将其应用于势态估计问题。     

应用多传感器多模型融合技术提取滑坡综合信息

大型滑坡监测时往往会在同一个滑坡体的不同部位布置多个监测点，以了解和控制其整体变形状况。但目前的滑坡预测预报模型只能一次使用一个监测序列。为了充分利用滑坡各个监测点的监测信息进行滑坡预测预报，论文提出了利用多传感器多模型融合技术，从滑坡体多个监测序列中提取滑坡综合监测信息的数学方法。     

滑坡多点数据融合中的多传感器目标跟踪技术应用

目前的滑坡预报模型只能利用一个关键监测点的监测数据,而不能同时利用多个监测点的监测信息。为了克服选取关键监测点的人为性以及充分利用滑坡多个监测点的信息,针对滑坡具有机动的特性,提出了利用多传感器目标跟踪融合技术来处理滑坡多个点的监测数据的方法,分析了其可行性,并用实例说明了提出的方法在实际应用中是有效的。     

多源数据融合技术在成矿预测中的应用

数据的融合不同于叠加，前者是信息的优化，后者是把多种数据显示在一层，本文分析了成矿预测工作面临的社会和技术挑战以及在对地质数据分析基础上，介绍了数据融合技术的原理及其适合地学数据处理的框架，进一步论述了数据融合的基本方法，探讨了在成矿预测工作中应用影像融合技术可以实现地质目标细节与色彩纹理结构的结合，该方法有助于信息表示的制图优势，最后给出了实现多源地学信息与遥感图像的融合过程和算法。     

多源数据融合技术及其在地质矿产调查中应用

针对地质矿产调查的特点,介绍了多源数据融合技术的概念、基本方法,总结归纳了其在地质矿产调查中工作流程、实施步骤、注意事项,分析了多源数据融合技术在地质矿产调查中的应用意义。结合新疆黑山岭东南一带1：50000区域地质矿产调查项目,采用多源数据融合技术,在构造信息和矿化蚀变信息提取中,对遥感图像数据和地质、地球物理、地球化学数据进行了融合处理和叠合显示,取得了较好的地质效果。     

浅覆盖区多源数据融合整合的技术方法

多源数据的整合融合技术是在数字化填图平台上开发的一项新技术。工作方法是：将已有的地质矿产、地球物理、地球化学、遥感等多源数据进行计算机整合处理后,提取相关的地质信息,将多源数据与地质数据整合,建立多源数据库,形成多源叠加分析成果图,应用于浅覆盖区的地质填图。     

三维地质建模中的多源数据融合技术与方法

建模数据多源性是三维地质建模最大的特点,模型构建的关键是将这些数据有效地融合以提高模型的精度和可靠性。首先统一地理、地质、物探、化探、遥感、钻探、采矿等建模数据的坐标系和比例尺,构建原始资料数据库。然后运用等高线数据构建数字高程模型（DEM）面,以DEM面为载体实现了地表填图路线PRB（point-routing-boundary）数据、矢量地质图、栅格地质图、遥感影像图等地表地质数据的有效融合;在已有地表地质数据和地下地质数据约束的条件下,通过约束及离散光滑插值技术实现了地表地质数据和地下地质数据的融合;根据已有建模数据确定合理的建模单元,对数据库中的点、线、面、体等数据进行归类,构建与建模单元一致的原始资料数据库。最后在原始资料数据库中,以高精度地质数据为约束对物探数据进行地质解译,综合已有建模数据,并考虑地质体的三维空间展布,实现了不同精度数据之间的融合;以主要建模数据构建初始地质界面,以高精度建模数据对已构建的初始地质界面进行约束,实现了主要建模数据与次要建模数据的融合。其中,点对线约束、点（线）对面约束、面对面约束等约束建模技术在建模数据融合过程中起重要作用。     

基于多源数据融合技术的古墓室内外三维建模方法研究

为解决单一数据源建模中存在的信息不完整、粘连等问题,本文研究提出了一种基于多源数据融合技术的建模方法。其基本原理在于将地面激光点云与空地影像进行坐标融合,通过坐标转换,实现航摄影像坐标向激光点云所在的局部坐标系中的转换,确保点云与影像特征点成功匹配,进而完成三维模型重建工作。文章结合洞耳村蒙元墓的三维重建工作,深入分析了融合多源数据建模方法的数据采集、三维建模等关键问题。同时,本文采取可靠的成果评价体系,对最终成果进行精度评定,数据结果表明:基于地面激光点云与空地影像融合技术构建的三维模型具备更高的精度、完整性及真实性。     

多传感器估值融合理论在滑坡动态变形监测中的应用研究

在滑坡动态变形监测中一般会在滑坡体上布置多个传感器,以进行综合观测。目前的监测模型仅依靠某个关键点的数据进行评判分析,容易造成原始数据信息的流失,且以往的研究多集中于监测数据的整合,并未考虑传感器自身的因素,引起融合结果的不精确。为了克服以上不足,引入多传感器估值融合理论,选用误差均方差为评价指标,证明多源数据融合方法优于任意单一数据评价方法后,采用较高级的决策级融合方法,将其应用于西南某滑坡动态变形的监测分析,融合后的数据较为理想,消除了融合前数据的矛盾性和不准确性,获得了被测对象的一致性描述和解释。经分析知:该滑坡的整体位移随时间的增大而增大,且年均下滑速度也呈现上涨趋势,具有阶段性变化的特点。自监测之日起至今,由位移信息反映出该滑坡形变经历了以下4个不同的时期: 2006年7月至2007年9月的缓慢变形期; 2007年9月至2008年9月的匀速变形期; 2008年9月至2009年8月的加速变形期; 2009年8月至2010年2月的急剧变形期,这符合滑坡的工程特性依时性变化规律。另外, 2个不同时期的交接位置,大多发生在8月与9月间,这最主要是因为该时期当地的降雨量比较大,由此反映出降雨入渗是引起该滑坡发生位移变形的主要因素,亦符合滑坡的一般自然规律。同时证明了该方法在滑坡动态变形监测与分析中具有有效性和可行性。     

基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测

为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失,国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器,用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况,以支持对地质灾害的预警.从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发,针对监测数据噪声混杂、模式分析困难、预警阈值的不确定性等问题,给出了一种基于多传感器信息融合的边坡监测数据...     

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术 ——以汉江流域NDVI数据为例

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要.大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能.以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成...     

基于贝叶斯三角帽法的多源降水数据融合分析及应用

目前的降水产品依然存在较大的不确定性,采用多源降水数据融合可以更准确地估计降水量和空间分布情况。为实现无资料地区的数据融合,本文在不使用任何先验信息的前提下,通过整合站点插值、卫星遥感和再分析的降水产品,基于贝叶斯三角帽(Bayesian-Three Cornered Hat, BTCH)法,融合多源降水数据,探究不同输入数量的降水产品对于融合数据精度的影响以及每个降水产品对于融合数据精度的贡献率,并在黄河源区进行应用。结果表明：在月尺度上,融合数据性能优于原始降水产品;在日尺度上,融合数据性能明显高于卫星遥感和再分析降水产品,但低于基于站点的降水产品CHM＿PRE;2套基于站点的降水产品CN05.1和CHM＿PRE对于融合数据有最大的贡献率。在黄河源区的应用表明,该数据融合方法确实能够更准确地估计降水量,可应用于无实测降水资料地区,为数据融合分析及应用提供参考。     

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。