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數據融合（data fusion）最早被應用於軍事領域。
現在數據融合的主要應用領域有：多源影像複合、機器人和智能儀器系統、戰場和無人駕駛飛機、圖像分析與理解、目標檢測與跟蹤、自動目標識別等等。在遙感中，數據融合屬於一種屬性融合，它是將同一地區的多源遙感影像數據加以智能化合成，產生比單一信息源更精確、更完全、更可靠的估計和判斷……
一. 數據融合基本涵義
數據融合（data fusion）最早被應用於軍事領域。
現在數據融合的主要應用領域有：多源影像複合、機器人和智能儀器系統、戰場和無人駕駛飛機、圖像分析與理解、目標檢測與跟蹤、自動目標識別等等。在遙感中，數據融合屬於一種屬性融合，它是將同一地區的多源遙感影像數據加以智能化合成，產生比單一信息源更精確、更完全、更可靠的估計和判斷。相對於單源遙感影象數據，多源遙感影象數據所提供的信息具有以下特點：
1.冗餘性：表示多源遙感影像數據對環境或目標的表示、描述或解譯結果相同；
2.互補性：指信息來自不同的自由度且相互獨立
3.合作性：不同傳感器在觀測和處理信息時對其它信息有依賴關係；
4.信息分層的結構特性：數據融合所處理的多源遙感信息可以在不同的信息層次上出現，這些信息抽象層次包括像素層、特徵層和決策層，分層結構和並行處理機制還可保證系統的實時性。
實質： 在統一地理座標系中將對同一目標檢測的多幅遙感圖像數據採用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表示該目標的圖像信息。
目的：將單一傳感器的多波段信息或不同類別傳感器所提供的信息加以綜合，消除多傳感器信息之間可能存在的冗餘和矛盾，加以互補，改善遙感信息提取的及時性和可靠性，提高數據的使用效率。
二、數據融合原理及過程
一般來說，遙感影像的數據融合分爲預處理和數據融合兩步
1. 預處理
主要包括遙感影像的幾何糾正、大氣訂正、輻射校正及空間配準
1. 幾何糾正、大氣訂正及輻射校正的目的主要在於去處透視收縮、疊掩、陰影等地形因素以及衛星擾動、天氣變化、大氣散射等隨機因素對成像結果一致性的影響；
2. 影像空間配準的目的在於消除由不同傳感器得到的影像在拍攝角度、時相及分辨率等方面的差異。
影像的空間配準時遙感影像數據融合的前提空間配準一般可分爲以下步驟 :
1. 特徵選擇：在欲配準的兩幅影像上，選擇如邊界、線狀物交叉點、區域輪廓線等明顯的特徵。
2. 特徵匹配：採用一定配准算法，找處兩幅影像上對應的明顯地物點，作爲控制點。
3. 空間變化：根據控制點，建立影像間的映射關係。
4. 插值：根據映射關係，對非參考影像進行重採樣，獲得同參考影像配準的影像。
空間配準的精度一般要求在1~2個像元內。空間配準中最關鍵、最困難的一步就是通過特徵匹配尋找對應的明顯地物點作爲控制點。
2. 數據融合
根據融合目的和融合層次智能地選擇合適的融合算法，將空間配準的遙感影像數據（或提取的圖像特徵或模式識別的屬性說明）進行有機合成，得到目標的更準確表示或估計。
對於各種算法所獲得的融合遙感信息，有時還需要做進一步的處理，如”匹配處理”和”類型變換”等，以便得到目標的更準確表示或估計。
三、數據融合分類及方法
1. 數據融合方法分類
遙感影像的數據融合方法分爲三類：基於像元（pixel）級的融合、基於特徵(feature)級的融合、基於決策(decision)級的融合。融合的水平依次從低到高。
1.1 像元級融合
像元級融合是一種低水平的融合。
像元級融合的流程爲：經過預處理的遙感影像數據——數據融合——特徵提取——融合屬性說明。
優點：保留了儘可能多的信息，具有最高精度。
侷限性：
- 效率低下。由於處理的傳感器數據量大，所以處理時間較長，實時性差。
- 分析數據限制。爲了便於像元比較，對傳感器信息的配準精度要求很高，而且要求影像來源於一組同質傳感器或同單位的。
- 分析能力差。不能實現對影像的有效理解和分析
- 糾錯要求。由於底層傳感器信息存在的不確定性、不完全性或不穩定性，所以對融合過程中的糾錯能力有較高要求。
- 抗干擾性差。像元級融合所包含的具體融合方法有：代數法、IHS變換、小波變換、主成分變換（PCT）、K-T變換等
1.2 特徵級融合
特徵級融合是一種中等水平的融合。在這一級別中，先是將各遙感影像數據進行特徵提取，提取的特徵信息應是原始信息的充分表示量或充分統計量，然後按特徵信息對多源數據進行分類、聚集和綜合，產生特徵矢量，而後採用一些基於特徵級融合方法融合這些特徵矢量，作出基於融合特徵矢量的屬性說明。
特徵級融合的流程爲：經過預處理的遙感影像數據——特徵提取——特徵級融合——（融合）屬性說明。
1.3 決策級融合
決策級融合是最高水平的融合。融合的結果爲指揮、控制、決策提供了依據。在這一級別中，首先對每一數據進行屬性說明，然後對其結果加以融合，得到目標或環境的融合屬性說明。
決策級融合的優點時具有很強的容錯性，很好的開放性，處理時間短、數據要求低、分析能力強。而由於對預處理及特徵提取有較高要求，所以決策級融合的代價較高。
決策級融合的流程：經過預處理的遙感影像數據——特徵提取——屬性說明——屬性融合——融合屬性說明。
2. 數據融合方法介紹
2.1 代數法
代數法包括加權融合、單變量圖像差值法、圖像比值法等。
- 加權融合法
- 單變量圖象差值法
- 圖象比值法
2.2 圖像迴歸法（Image Regression）
圖像迴歸法是首先假定影像的像元值是另一影像的一個線性函數，通過最小二乘法來進行迴歸，然後再用迴歸方程計算出的預測值來減去影像的原始像元值，從而獲得二影像的迴歸殘差圖像。經過迴歸處理後的遙感數據在一定程度上類似於進行了相對輻射校正，因而能減弱多時相影像中由於大氣條件和太陽高度角的不同所帶來的影響。
2.3 主成分變換（PCT）
也稱爲W-L變換，數學上稱爲主成分分析（PCA）。PCT是應用於遙感諸多領域的一種方法，包括高光譜數據壓縮、信息提取與融合及變化監測等。PCT的本質是通過去除冗餘，將其餘信息轉入少數幾幅影像（即主成分）的方法，對大量影像進行概括和消除相關性。PCT使用相關係數陣或協方差陣來消除原始影像數據的相關性，以達到去除冗餘的目的。對於融合後的新圖像來說各波段的信息所作出的貢獻能最大限度地表現出來。
PCT的優點是能夠分離信息，減少相關，從而突出不同的地物目標。另外，它對輻射差異具有自動校正的功能，因此無須再做相對輻射校正處理。
2.4 K-T變換
即Kauth-Thomas變換，簡稱K-T變換，又形象地成爲”纓帽變換”[14]。它是線性變換的一種，它能使座標空間發生旋轉，但旋轉後的座標軸不是指向主成分的方向，而是指向另外的方向，這些方向與地面景物有密切的關係，特別是與植物生長過程和土壤有關。以此，這種變換着眼於農作物生長過程而區別於其他植被覆蓋，力爭抓住地面景物在多光譜空間的特徵。通過這種變換，既可以實現信息壓縮，又可以幫助解譯分析農業特徵，因此
有很大的實際應用意義。
目前對這個變換在多源遙感數據融合方面的研究應用主要集中在MSS與TM兩種遙感數據的應用分析方面。
2.5 小波變換
小波變換是一種新興的數學分析方法，已經受到了廣泛的重視。小波變換是一種全局變換，在時間域和頻率域同時具有良好的定位能力，對高頻分量採用逐漸精細的時域和空域步長，可以聚焦到被處理圖像的任何細節，從而被譽爲”數學顯微鏡”。
小波變換常用於雷達影像SAR與TM影像的融合。它具有在提高影像空間分辨率的同時又保持色調和飽和度不變的優越性。
2.6 IHS變換
3個波段合成的RGB顏色空間是一個對物體顏色屬性描述系統，而IHS色度空間提取出物體的亮度I，色度H，飽和度S，它們分別對應3個波段的平均輻射強度、3個波段的數據向量和的方向及3個波段等量數據的大小。RGB顏色空間和IHS色度空間有着精確的轉換關係。
以TM和SAR爲例，變換思路是把TM圖像的3個波段合成的RGB假彩色圖像變換到IHS色度空間，然後用SAR圖像代替其中的I值，再變換到RGB顏色空間，形成新的影像。
2.7 貝葉斯（Bayes）估計
2.8 D-S推理法(Dempster-Shafter)
2.9 人工神經網絡（ANN）
2.10 專家系統
四、遙感數據融合存在問題及發展趨勢
遙感影像數據融合還是一門很不成熟的技術，有待於進一步解決的關鍵問題有：
（1）空間配準模型
（2）建立統一的數學融合模型
（3）提高數據預處理過程的精度
（4）提高精確度與可信度
隨着計算機技術、通訊技術的發展，新的理論和方法的不斷出現，遙感影像數據融合技術將日趨成熟，從理論研究轉入到實際更廣泛的應用，最終必將向智能化、實時化方向發展，並同GIS結合，實現實時動態融合用於更新和監測。