地理信息：遙感影像融合層次

　　根據融合應用層次和信息抽象程度的不同，

　　遙感影像的信息融合可以劃分為像元級融合oxe-level fusion)

　　特征級融合(feature level fusion)和決策級融合deisiorlevel fusion)三個層次。

　　1.像元級融合

　　像元級融合是將經空間配準后的多源遙感影像數據根據某種算法生成融合影像，

　　而后對融合影像進行待征提取及屬性說明。

　　因為它直接利用各原始影像數據進行處理，所以像元級融合屬于最低層次的融合。

　　該層次融合的優點在于它盡可能多地保持了原始影像的信息，能夠提共其他兩種特征級.

　　決策級融合層次所不具有的細微影像信息，但同時該層次的融合也存在一定的局限性，

　　由于直接對原始影像進行處理，數據處理量較大，代價較高，要求對原始數據信息有較強的糾錯能力。

　　2.特征級融合

　　特征級融合是一種中間層次上的融合。

　　它是指從各個衛量傳感器影像數據源中提取出特征信息，

　　并對該特征信息進行綜合分析及處理的過程。

　　通常情況下特征級融合所提取出的特征信息能夠充分地表示或統計影像的像元信息，

　　從而很好地實現對多傳感器影像數據的分類、匯集和綜合。

　　基于特征級的影像融合，強調的是特征數據之間的對應關系，

　　而并未突出像元之間的對應關系，這就避免了由于人為因素造成的像元重采樣等方面的誤差。

　　由于特征級融合是把特征數據分類成特征鮮明的數據組合，并且強調對特征數據的并聯處理，

　　因此在對特征判斷方面的準確性和可信度更高，圍繞輔助決策的針對性也越強。

　　特征級數據融合的有點在于融合過程中數據處理量大大減少，更有利于實時處理。

　　3.決策級融合

　　決策級融合是一種更高層次上的融合處理。

　　它是指對從不同類型的衛星傳感器獲得的同一目標場景的影像數據

　　在本地完成對影像的預處理、影像的配準、影像的特征提取以及特征識別，

　　得到對觀測目標場景的初步結論，

　　然后再通過影像相關處理及決策級影像融合判決而最終獲得對影像的聯合推斷結果，

　　以便能夠直接為決策提供依據。

　　決策級數據融合的有點在于能夠充分利用影像特征級融合所獲得的目標場景的各類特征信息，

　　能夠直接針對具體的決策目標給出簡明直觀的決策結果，實時性更好。

　　另外，基于決策級的影像融合即使在一個或幾個傳感器失靈的情況下仍能給出最終的決策結果，

　　具有更加的容錯性。



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