数据融合，什么是数据融合以洪水监测为例说明数据融合的意义

来源：整理时间：2024-06-17 07:41:49 编辑：智能门户手机版

1，什么是数据融合以洪水监测为例说明数据融合的意义

近20 年来，人们提出了多种信息融合模型.其共同点或中心思想是在信息融合过程中进行多级处理.现有系统模型大致可以分为两大类：a）功能型模型，主要根据节点顺序构建； b）数据型模型，主要根据数据提取加以构建.在20 世纪80 年代，比较典型的功。

什么是数据融合以洪水监测为例说明数据融合的意义

2，数据融合技术的工作原理

数据融合中心对来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融合(这种融合通常是决策级融合)．提取征兆信息，在推理机作用下．将征兆与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。在基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块．故障决策经自学习模块反馈给知识库．并对相应的置信度因子进行修改，更新知识库．同时．自学习模块能根据知识库中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理。以获得新知识．总结新经验，不断扩充知识库，实现专家系统的自学习功能。

数据融合技术的工作原理

3，物联网中数据融合的关键问题有哪些如何解决

所谓数据融合是指将多种数据或信息进行处理组合出高效且符合用户需求的数据的过程，分布式数据融合需要人工智能理论的支撑，包括智能信息获取的形象化方法，海量信息处理的理论和方法，网络环境下信息的开发与利用方法以及计算机基础理论同时还需掌握智能信号处理技术如信息特征识别和数据融合，物理信号处理与识别等。

物联网（the internet of things）是新一代信息技术的重要组成部分。它是通过射频识别（rfid）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网被视为互联网的应用拓展，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

物联网中数据融合的关键问题有哪些如何解决

4，哪位通俗的讲解一下数据融合的具体怎么实现的

云计算 (cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。　　对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。　　大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。　　在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

不明白啊 = =！

5，从数据处理的层面看城市数据融合不包括哪个方面

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。-

城市信息融合就是把涉及城市生活方方面面的有效信息集中起来，融合在一个平台，用数据说话、用数据治理、用数据方便民生。数据融合。依托数据共享交换平台，建设统一的大数据中心，创新信息采集和挖掘分析模式，建立基础数据的集中采集、多方利用工作机制，实现跨部门、跨层级的业务协同。深化拓展大数据融合应用，促进政务数据与互联网、移动互联网、物联网等数据的汇聚整合，形成公共信息资源共享共用和大数据产业健康发展的良好格局，带动大数据产业快速发展。

6，GIS不同格式数据之间的融合有哪些方法

从表现形式上,地学数据可分为以下几类:①地质、物探、化探等测量数据;②地形图、地质图、遥感图等图形、图像数据;③各种经验性、描述性数据。鉴于目前的研究现状,我们认为地学数据融合的关键问题如下:①空间遥感数据与地面测量数据的融合;②各地面测量数据之间的融合;③不同空间测量手段获取的数据间的融合;④定量数据与经验性、知识性数据的融合①一般的地学数据整合模式是：1、数据包括传感器收集数据的直接数据和专家经验知识和描述性文字等间接数据；2、首先是初级滤波，主要是对各种数据源的、有不同量级、不同量纲、不同表现形式的数据作第一次规整；3、然后是一级处理是对各种数据集的操作,包括校对、识别、相关分析、数据或变量的综合等,形成的结果有的可直接进入到数据管理系统供用户使用,有的进入到二级处理；4、二级处理是对目标的评估,即根据前面的操作,协同利用各数据源对目标进行识别和评估,并尽可能给出评估的精度,最后将结果送至数据管理系统。5、最后利用GIS的空间数据管理能力,将结果转换为空间图层的方式,可极大地方便用户的使用和对空间分析功能的支持。②遥感图像处理中的数据融合1、“融合”这一术语在遥感图像的处理中已不是新名词了。它主要是对不同传感器、不同波段、不同时相的影像进行融合处理,处理的目的多是为提高图像光谱分辨率和空间分辨率。2、应用图像处理方法时,首先对原始图像进行严格的配准是非常必要的。目前基于图像处理的数据融合主要有以下3个方面:①基于像元的融合（来自两个不同特性的影像的加权融合）;②基于特征的融合（是在①的基础上加入特征的提取与分离）;③基于判决水平的融合（高层次的决策融合，通常是面向特定应用的融合）。③VGE中的数据融合1、VGE即虚拟地理环境，它是一种综合应用各种技术制造逼真的人工模拟环境,并能有效地模拟人在自然环境中的各种感知系统行为的高级的人机交互技术。为了达到对现实世界的真实模拟必然需要用到大量的地理数据，其中3维数据的应用尤为重要！2、由于获取的数据，包含有不同的领域，不同的格式，所以需要设计统一的数据接口，这个可以通过FME实现。3、由于部分领域数据可能不具有明确的地理坐标，所以还需要根据其地理参考信息做出一系列的配准，投影转换等操作。4、建立统一的空间数据库，对数据加以统一组织，存储与管理。5、最后就是多源数据的可视化与交互，这个涉及到具体的计算机技术就不做展开了。以上回答为个人总结，希望对你有帮助~

一个软件中实现对多种数据格式的直接访问。多源空间数据无缝集成—sims(seamless integration of multisource spatialdata)就是这样一种技术。sims是一种无须数据格式转换，直接访问多种数据格式的高级空间数据集成技术，sims技术具有如下特点：多格式数据直接访问。这是sims技术的基本功能，由于避免了数据格式转换，为综合利用不同格式的数据资源带来了方便。格式无关数据集成。gis用户在使用数据时，可以不必关心数据存储于何种格式，真正实现格式无关数据集成。位置无关数据集成。如果使用大型关系数据库（如oracle和sql server）存储空间数据，这些数据可以存放在网络服务器、甚至web服务器，如果使用文件存储空间数据，这些数据一般是本地的。通过sims技术访问数据，不仅不必关心数据的存储格式，也不必关心数据的存放位置。用户可以象操作本地数据一样去操作网络数据。多源数据复合分析。sims技术还允许使用来自不同格式的数据直接进行联合/复合空间分析。例如，用户可以使用一个格式为arc/info coverage的土地利用数据集和一个存储于sde的行政区划数据集进行叠加