4.基于融合和数据，make数据并做出决策 。5.基于融合和数据，make数据并做出决策，缓冲区分析 ， 网络分析，叠加分析，泰森多边形分析，矢量数据，等等，grid数据Space分析包括:聚类、聚集分析、矿产勘查中的多源数据 融合包括:①定性和定量，②相同分辨率的不同平台数据融合；③不同分辨率不同平台的测量-2融合 。
1、遥感 数据 融合详细步骤,急急急,做论文的!!!我这里有，可以发给你 。1.数据收集和分析遥感制图需要的数据范围很广，一般需要收集以下数据:1 。制作该地区的总图；(1)比例尺应与制图比例尺相同或略大；(2)选择面积变形小的地图投影；2.在为未来几年的影像选择遥感影像时，应遵循以下原则:(1)空间分辨率和制图 。
2、简述信息 融合 数据级、特征级、决策级的优点和缺点 。简要信息融合 数据层次、特征层次和决策层次的优缺点如下:根据数据抽象层次的不同，融合可分为三个层次，即像素层次/像素层次融合参考原文数据层特征级融合属于中间级，从传感器传来的原始信息中提取特征，然后合成特征信息分析并进行处理 。
特征级目标状态信息融合主要用于多传感器目标跟踪领域 。融合系统对传感器数据进行预处理，完成数据标定，然后主要实现参数关联和状态向量估计 。特征级目标特征融合是特征层的联合识别，具体的融合方法仍然是模式识别的对应技术，但在融合之前，目标特征必须是相关的，特征向量必须分类成有意义的组合 。决策层融合是高层次融合 ， 其结果为指挥控制决策提供了依据 。
3、信息 融合的热点虽然information 融合在军事领域一直很突出，但随着information 融合技术的发展，其应用领域迅速扩大 。信息融合已经成为现代信息处理的通用工具和思维方式 。所谓的智能方法，如模糊理论、神经网络、证据推理等占据了相当大的比重，这可能是因为这些方法既有非建模和语言描述的优势 ， 又有综合优势 。综合来看分析，随着人工智能技术的发展，信息融合技术正在向智能化、集成化方向发展 。最新的研究动态包括:1)研究和完善实用的算法分类和层次划分方法；2)研究开发实用的融合系统测试和评估方法；3)建立系统设计和算法选择的工程指南；4)编纂资料融合字典，规范领域术语和定义；5)发展和改进JDL模型，解决现有JDL无法处理的多影像融合和复杂元传感器等问题；6)此外，分布式信息融合方法引起了越来越多学者的关注 。
4、信息 融合技术的信息 融合技术内涵Information融合又称数据 融合，也可称为传感器信息融合或多传感器信息融合 。信息融合技术可以概括为:利用计算机技术自动分析综合处理若干传感器在一定准则下按时间序列获得的观测信息，以完成所需的决策和估计任务的信息处理过程 。根据这个定义，多传感器系统是信息融合的硬件基?。嘣葱畔⑹切畔⑷诤系拇矶韵螅?协同优化和综合处理是信息融合的核心 。
也可以认为，信息融合或-2融合技术是利用计算机技术将多个传感器(相同或不同类型)探测到的多源信息按照一定的规则自动/合成，并在合成后自动生成人们期望的合成信息的信息处理技术 。包括多类型、多源、多平台传感器获取的各类情报信息(如数据、照片、视频图像等信息)的采集、传输、汇集、分析、过滤、合成、关联、综合，以及情报的快速处理和图形的自动标绘 。
5、怎么将交通多源 数据 融合在匝道控制系统中数据融合算法 。1.确定需要数据的交通多源融合类型，如交通流量、车速、车辆位置等 。2.确定需要数据的交通多源融合类型，如交通流量、车速、车辆位置等 。3.选择并实现合适的数据 融合算法 。4.基于融合和数据，make数据并做出决策 。5.基于融合和数据，make数据并做出决策 。
6、矿产勘查中多源地学 数据 融合技术地质特征、地球物理、地球化学、遥感都是区域地质与成矿不同方面的反映，因此在其中开展成矿信息的融合是必然的 。矿产勘查中的多源-2融合包括:①定性定量-2融合；②相同分辨率的不同平台数据融合；③不同分辨率不同平台的测量-2融合 。目前大部分融合主要是在多源遥感信息之间进行，如多传感器、多时相、多光谱影像融合，非影像数据在影像处理中不能自动加入，只能通过GIS- 。
1.物化探数据生成图像物化探数据在空间结构上有两种:网格状数据和不规则状数据 。用于网格化数据，根据每英寸所需的像素 。插值图像可以是二进制的、灰色的或彩色的 。为了进一步处理 ， 通常将其处理成灰度图像，根据具体应用 ， 灰度可以是16或256 。离散的数据可以先网格化再插值，当然也可以直接三角化插值 。
7、请问ArcGIS不同 数据库(各个地区【数据融合分析,多元数据融合分析】Vector数据Space分析Including:包含分析、Buffer 分析、Network 分析、Overlay/11 。grid数据Space分析包括:聚类、聚合分析、复合分析、跟踪分析、窗口，网格数据统计与测量等 。向量:数据存储?。?数据结构简单，不易共享，不易重叠分析 ， 易于进行拓扑-1，空间分析不易实现网格:数据存储容量大，数据结构复杂，易于共享，易于实现叠加分析，不易进行拓扑分析 。
