【简介：】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
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。
如何使用cvGetRawData opencv
GetRawData
返回数组的底层信息
void cvGetRawData( const CvArr* arr, uchar** data,
int* step=NULL, CvSize* roi_size=NULL );
arr数组头.data输出指针，指针指向整个图像的结构或ROIstep输出行字节长roi_size输出ROI尺寸
函数 cvGetRawData 添充给输出变量数组的底层信息。所有的输出参数是可选的， 因此这些指针可设为NULL。如果数组是设置了ROI的 IplImage 结构， ROI参数被返回。
注意：输出指针指向数组头的对应的内存，不能释放。建议用memcpy。
接下来的例子展示怎样利用这个函数去访问数组元素。
使用 GetRawData 计算单通道浮点数组的元素绝对值。
float* data;
int step;
CvSize size;
int x, y;
cvGetRawData( array, (uchar**)&data, &step, &size );
step /= sizeof(data[0]);
for( y = 0; y < size.height; y++, data += step )
for( x = 0; x < size.width; x++ )
data[x] = (float)fabs(data[x]);
