多源空间数据融合技术探讨
郭黎崔铁军陈应东
解放军信息工程大学测绘学院河南郑州450052
摘要：地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间多源数据的产生，给数据的集成和信息共享带来不便。不同数据源，不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究，对于降低地理数据的生产成本，加快现有地理信息更新速度，提高地理数据质量有着重要的现实意义。本文对多种空间数据融合的原理与方法进行了讨论，并对数据融合的发展方向进行了展望。
关键词：数据融合
1. 引言
20世纪90年代以来，随着遥感、地理信息系统和卫星定位技术在各行各业日益广泛的应用，对空间数据的需求越来越大，国家和军队不同的部门以及公司企业针对本部门的需要经常要进行大量的地理数据获取。由于不同部门的地理信息系统的应用目的不同，同一地区同一比例尺的空间数据往往采用不同的数据源（外业实地测量、航空摄影图像、卫星图像、地形图、海图、航空图和各种各样地图）、不同的空间数据标准、特定的数据模型和特定的空间物体分类分级体系进行重复采集。这不仅造成了人力、财力的巨大浪费，还引发了空间数据的多语义性、多时空性、多尺度性、存储格式的不同以及数据模型与存储结构的差异等，给GIS部门之间的数据共享和数据集成带来极大困难。不同数据源，不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究，对于降低地理数据的生产成本，加快现有地理信息更新速度，提高地理数据质量有着重要的现实意义。
2. 数据融合的概念
一直以来，数据共享、数据集成、数据互操作、数据融合都是大家讨论研究的热点。它们之间有着技术、原理上的必然联系。但又有着不同的研究侧重点。
信息共享的关键是信息的标准化问题。标准化的工作可以从两方面进行：一是以已经实施的信息技术标准为基础，直接引用或经过修编采用；二是研制地理空间数据标准，包括数据定义、数据描述、数据处理等方面的标准[5]。
地理信息系统互操作的产生是信息共享的必然产物，是在异构数据库和分布计算的情况下出现的。空间数据互操作的模式主要体现在开放地理信息联盟制定的规范。实现互操作最理想的方法是通过公共接口来实现。接口相当于一种规范，在接口中不仅仅考虑到数据格式、数据处理、还要提供对数据处理应该采用的协议[4]。
数据集成是多种数据的叠加。集成后的数据中，仍保留着原来的数据的特征，并没有发生质的变化[1]。
数据融合指将同一地区不同来源的空间数据，采用不同的方法，重新组合专题属性数据，进一步改善物体的几何精度，最终的目的是提高数据质量[3]。数据标准化问题和数据互操作技术的发展对数据融合的技术发展起着基础性推动作用。
尽管不同的数据源采用的数据融合技术千差万别，但都必须经过几何纠正、数据匹配之后，才能进一步进行融合处理。几何纠正的主要任务是统一坐标系和统一投影、数据匹配的主要任务是将同名点匹配在一起以供显示、分析。在此处理基础上，根据数据的来源，空间数据融合可分为矢量数据融合和栅格数据融合，以及矢量与栅格数据之间的融合。不同的数据融合有着不同的处理技术。
3. 矢量数据的融合
矢量数据融合是采用地理数据转换等方法，实现诸数据源的数据模型、分类分级和几何位置融合，是去伪求真、去粗求精的地理数据处理过程。
矢量数据融合的主要任务是消除以下差异：
1) 空间物体在不同的空间数据模型中多次采集所产生的数据描述上的差异；
2) 相同或不同的数据模型采用不同的分类分级方法采集所产生的要素属性差异；
3) 空间数据的应用目的不同表现在要素制图综合详细程度上的差异以及多次数字化所产生的几何位置差异。
矢量地理数据融合的研究主要有三个方面：其一研究地理数据模型的融合，制定统一的空间数据模型；其二重新对物体的分类、分级进行组合，制定更加合理的分类分级方法；其三研究几何数据融合的方法。
. 地理数据模型融合的理论与方法
地理数据模型融合是指将两种以上的不同数据模型融合成一种新的数据模型，这种新的数据模型应能最大限度的包容原数据模型，然后将不同数据模型的数据向新的数据模型转换。因此，数据模型融合的关键在于新的数据模型的设计。
新的地理数据模型设计时必须处理好地理物体整体性和可分析性、空间位置与属性的关系和由于连续的地理空间的分层与分幅造成的空间关系割断的矛盾。
. 地理要素编码的融合技术
要对地理要素编码进行融合，首先体现在对物体的分类、分级的统一。物体的分类、分级统一主要解决两种数据源由于分类、分级所采用的方法和分类、分级的详细程度不同所产生的差异。
其次，要对地理要素编码进行融合，还要统一编码表示方法。研究出一种兼顾到两种编码方案优点的新的要素属性编码方案。这种方案应能基本上保持对已有编码体系的兼容性，又能克服它们所存在的缺点。
. 地理要素几何位置的融合技术
由于数据获取时采用的数据源不同，比例尺不同，作业员的个人素质有差异，以及更新的时间不同，同一地区的数据经常存在着一定的几何位置差异。为了有效地利用这些有差异的几何位置数据，需要对几何位置的融合问题进行比较深入的探讨。
几何位置融合是一个比较复杂的过程，需要用到模式识别、统计学、图论以及人工智能等学科的思想和方法。几何位置融合应包括两个过程：一是实体匹配，找出同名实体；二是
将匹配的同名实体合并。
实体的匹配是指将两个数据集中的同一地物识别出来。匹配的依据包括距离度量、几何形状、拓扑关系、图形结构、属性等。
对同名实体的几何位置进行合并，首先要对数据源的几何精度进行评估，根据几何精度，合并应分两种情况进行讨论。如果一种数据源的几何精度明显高于另一种，则应该取精度高的数据，舍弃精度低的数据。对于几何精度近似的数据源，应该分点、线、面来探讨合并的方法。点状物体的合并较为简单，面状物体的合并主要涉及边界线的合并，可参照线状物体的合并进行。线状物体的合并可采用特征点融合法和缓冲区算法。
. 矢量数据与其它数据的融合
GPS 是当前获取坐标最快、最方便的方式之一，同时精度也越来越高。根据已有的矢量数据作为底图，利用实时获取的GPS 数据匹配后对照显示，可以发现变化更新的数据。对已经过时的数据直接删除，用新的GPS 数据予以代替；新增加的数据用来对原有的矢量数据进行补充更新。这样就可提高矢量数据的现实性并增加新的数据信息，达到提高数据质量的目的。
4. 栅格数据的融合
在实际应用中，栅格图像数据之间的融合目前最常用的有以下几个方面：
. 遥感图像之间的融合。
主要包括不同传感器遥感数据的融合和不同时相遥感数据的融合。来自不同传感器的信息源有不同的特点，如用TM 与SPOT 遥感数据进行融合既可提高新图像的分辨率又可保持丰富的光谱信息；而不同时相遥感数据的融合对于动态监测有很重要的实用意义，如洪水监测、气象监测等。如图1所示为TM 全色图像与TM 多波段融合图像的融合。
. 地图图像之间的融合。
地形图精度高、更新慢，更新费用高。而专题地图在一个专题内容上更新快，例如交通图，城市旅游图，但其精度不高。地形图与专题地图之间的融合可以解决既要求高质量的定位精度又要求数据内容的现实性问题，同时降低了地形图更新费用。
图2是地形图与城市交通图匹配后的融合图。底层为地形图，上层为匹配的城市交通图。
图1 TM 全色图像与 TM 多波段融合图像的融合 高分辨率彩色图像高分辨率全色图像低分辨率彩色图像 图2 地形图与城市交通图的融合
