多源数据融合技术在地理信息测绘中的应用现状与发展

引言

随着科技的迅猛发展，地理信息数据的获取手段越来越多样化，卫星遥感、航空摄影测量、地面测量、GPS、各类传感器网络等各种获取手段，产生了不同来源、不同格式、不同分辨率、不同时相等各种各样地理信息数据，多源数据融合技术就是根据不同的各种来源进行数据融合，充分利用各种来源数据的互补性来提高地理信息的完整性、准确性、可靠性。

一、多源数据融合的常用方法

1. 基于统计学的方法

使用统计学方法，以概率论、数理统计等理论为基础进行多源数据融合。PCA( 主成分分析 ) 方法是常用的基于统计学的多源数据融合方法之一。通过线性代换将多个相关变量转化为一组线性的不相关的综合变量 ( 即为主成分 )，在地理信息数据融合中，将来自不同数据源的多相关特征变量通过 PCA 进行主成分变换，获取数据的主要成分，将数据进行降维并融合，去掉数据中大部分冗余信息而保留有用信息。例如多源遥感影像融合，用PCA 方法对不同的分辨率、不同波段遥感影像数据进行融合，使融合后的影像具有更高的分辨率、更丰富的光谱信息等。又如利用 FA 等方法，使用数据背后潜公共因子解释多源数据相关性进行多源数据融合。

2. 基于机器学习的方法

机器学习算法是应用在多源数据融合中的主流算法。以 SVM 为例，SVM方法是利用统计学习理论进行分类的一种手段，多源数据融合中可以融合不同来源数据作为 SVM 的输入数据进行学习，学习之后对地理实体进行分类识别。例如可以融合卫星遥感图像中的光谱信息以及地理地形中的高程信息，将山区内的土地利用类型输入 SVM 中，能够得到分类识别结果。随机森林算法是机器学习中常用的多源数据融合算法，构建多个决策树分类器（投票）的集成（融合）得到融合决策结果。地理信息测绘中可以分析地理信息数据，例如对于城市区域进行功能划分，融合不同来源数据（土地数据、交通数据、人口等）得到城市功能划分，经过随机森林后得到合理的城市区域功能划分结果。

3. 基于深度学习的方法

近几年来，深度学习擅长多源信息融合，其中卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network，CNN) 是当前最为热门的深度学习模型，在地理信息数据融合中，对具有空间结构特征的遥感影像进行多层卷积层和池化层的构建，实现遥感影像数据复杂特征的自动提取，融合不同分辨率不同波段遥感影像，对地物目标进行探测、识别和分类。例如，利用 CNN 对高分辨率的光学遥感影像和雷达遥感影像进行融合，利用光学遥感影像丰富的光谱信息和雷达遥感影像全天候穿透等特点，对建筑物、道路等地理目标识别。循环神经网络 (RecurrentNeural Network，RNN) 及其变体长短期记忆 (Long Short-term Memory，LSTM)网络模型适合对具有时序特征的地理信息数据的处理，例如对某一区域进行的环境监测数据，如空气质量、水质数据等进行多源数据融合分析，由于监测数据是时间的序列数据，采用 LSTM 模型可利用数据随时间变化的趋势进行环境状况评估、预测。

二、多源数据融合技术在地理信息测绘中的应用现状

1. 地形测绘与更新

在地形测制及更新应用方面，多源数据融合取长补短。地面测量快、精度高、效率低，卫星遥感测量慢、面积大、细节少。将地面测量和遥感测量的优势结合起来，将大范围、高精度实测数据融合构建高精度地形模型，如：遥感数据融合大范围山地测图轮廓、全站仪数据构建 DEM 数据。无人机激光雷达、数码相机与地形变化信息、历史数据比对进行地形更新或准更新，维持地形数据库的现势性。

2. 土地利用与覆盖监测

准确掌握土地利用土地覆盖信息是土地资源与生态环境的前提，多源数据的信息融合在土地资源和生态环境监测与管理中起着重要的作用。卫星遥感影像数据信息宏观可对土地进行地类提取，但是对于同光谱的土地容易混淆；航空遥感影像信息能进一步精确修正分类；地面调查数据信息可补充现状信息、用地权信息，三者融合能更好地提升监测效果，如在城市扩张监测数据中融合多源影像、规划审批信息辅助相关部门决策。

3. 城市地理信息获取与三维建模

城市是复杂的地理空间系统，多源数据融合是获取高精度地理信息、实现三维立体信息获取的基础技术。激光雷达快速获取高空间分辨率的三维点云数据高空间分辨率遥感影像丰富的纹理信息构建城市三维立体模型；地面移动的传感器系统融合多种传感器，能够有效补充航空测量不能涉及到的区域，实现三维立体模型的完整性和精度。城市智慧建设中，高分辨率三维模型为城市规划建设、交通、交通流等管理工作提供可视化分析工具，数据为管理决策服务，实现城市管理部门科学精细管理。

三、多源数据融合技术在地理信息测绘中的发展趋势

1. 智能化融合技术的发展

人工智能的发展，智能多源数据融合将是地理信息测绘行业发展的主要方向。基于深度学习的多源地理数据融合、机器学习方法将进一步发展：一是使用Gegen 等生成对抗网络来解决地理数据复杂性、非线性的问题，提升融合精度；二是机器学习方法用于融合方法、融合参数等智能选择与策略更新，减少人工干预，提升融合效率；三是基于知识图谱，融合地理先验知识、解决语义异构问题，提升融合结果可靠性与可解释性。

2. 多源数据实时融合与动态监测

随着 AI 人工智能技术的突破与发展，智能多源数据融合是地理信息测绘发展的重要趋势，深度学习、机器学习等将推动多源数据融合技术变革和创新：一是运用生成对抗网络 (GAN) 模型等复杂模型解决地理信息复杂特性及非线性的关系，提升融合精度；二是运用机器学习算法，实现融合方式、参数、方法的智能选择和策略调整，减少人为干预，提升融合效率；三是引入知识图谱，融合地理先验知识，消除语义互异性等问题，提升融合可靠性与可解释性。

结语

综上所述 , 地理信息测绘的多源数据融合技术应用具有广泛适应性和应用优势, 能够为地理信息产业提供良好转型发展基础, 未来仍需社会各界、企业、行业、部门等加强技术攻关 , 创新应用模式 , 相信在各界共同合作下 , 多源数据融合技术将会为构建更为准确、完善、智能的地理信息系统做出贡献 , 助力国家新型基础设施建设和可持续发展。

参考文献：

[1] 黄庆樟 . 地理信息系统 (GIS) 与测绘技术融合探究 [C]// 人工智能与经济工程发展学术研讨会论文集（三）.2025.

[2] 周凯 . 一种多源异构数据融合技术在 PGIS 系统中的研究与应用 [J].测绘 , 2019, 42(2):5.

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