淺析數據融合技術及其在林業中的應用
摘要:介紹了數據融合技術的基本概念和內容,分析了該技術在森林防火、森林蓄積特征的估計和更新、森林資源調查等方面的應用,提出該技術可應用于木材無損檢測及精確林業。融合機器視覺、X射線等單一傳感器技術檢測木材及木制品,可以更準確地實時檢測出木材的各種缺陷;集成GPS、GIS、RS及各種實時傳感器信息,利用智能決策支持系統以及可變量技術,能夠實現基于自然界生物及其賴以生存的環境資源的時空變異性的客觀現實,建立基于信息流融合的精確林業系統。關鍵詞:數據融合 傳感器 無損檢測 精確林業 應用
多傳感器融合系統由于具有較高的可靠性和魯棒性,較寬的時間和空間的觀測范圍,較強的數據可信度和分辨能力,已廣泛應用于軍事、工業、農業、航天、交通管制、機器人、海洋監視和管理、目標跟蹤和慣性導航等領域[1,2]。筆者在分析數據融合技術概念和內容的基礎上,對該技術在林業工程中的應用及前景進行了綜述。
1 數據融合
1.1 概念的提出
1973年,數據融合技術在美國國防部資助開發的聲納信號理解系統中得到了最早的體現。70年代末,在公開的技術文獻中開始出現基于多系統的信息整合意義的融合技術。1984年美國國防部數據融合小組(DFS)定義數據融合為:“對多源的數據和信息進行多方的關聯、相關和綜合處理,以更好地進行定位與估計,并完全能對態勢及帶來的威脅進行實時評估”。
1998年1月,Buchroithner和Wald重新定義了數據融合:“數據融合是一種規范框架,這個框架里人們闡明如何使用特定的手段和工具來整合來自不同渠道的數據,以獲得實際需要的信息”。
Wald定義的數據融合的概念原理中,強調以質量作為數據融合的明確目標,這正是很多關于數據融合的文獻中忽略但又是非常重要的方面。這里的“質量”指經過數據融合后獲得的信息對用戶而言較融合前具有更高的滿意度,如可改善分類精度,獲得更有效、更相關的信息,甚至可更好地用于開發項目的資金、人力資源等[3]。
1.2 基本內容
信息融合是生物系統所具備的一個基本功能,人類本能地將各感官獲得的信息與先驗知識進行綜合,對周圍環境和發生的事件做出估計和判斷。當運用各種現代信息處理方法,通過計算機實現這一功能時,就形成了數據融合技術。
數據融合就是充分利用多傳感器資源,通過對這些多傳感器及觀測信息的合理支配和使用,把多傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據某些準則進行組合,以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數據融合的內容主要包括:
(1)數據關聯。確定來自多傳感器的數據反映的是否是同源目標。
(2)多傳感器ID/軌跡估計。假設多傳感器的報告反映的是同源目標,對這些數據進行綜合,改進對該目標的估計,或對整個當前或未來情況的估計。
(3)采集管理。給定傳感器環境的一種認識狀態,通過分配多個信息捕獲和處理源,最大限度地發揮其性能,從而使其操作成本降到最低。傳感器的數據融合功能主要包括多傳感器的目標探測、數據關聯、跟蹤與識別、情況評估和預測[4]。
根據融合系統所處理的信息層次,目前常將信息融合系統劃分為3個層次:
(l)數據層融合。直接將各傳感器的原始數據進行關聯后,送入融合中心,完成對被測對象的綜合評價。其優點是保持了盡可能多的原始信號信息,但是該種融合處理的信息量大、速度慢、實時性差,通常只用于數據之間配準精度較高的圖像處理。
(2)特征層融合。從原始數據中提取特征,進行數據關聯和歸一化等處理后,送入融合中心進行分析與綜合,完成對被測對象的綜合評價。這種融合既保留了足夠數量的原始信息,又實現了一定的數據壓縮,有利于實時處理,而且由于在特征提取方面有許多成果可以借鑒,所以特征層融合是目前應用較多的一種技術。但是該技術在復雜環境中的穩健性和系統的容錯性與可靠性有待進一步改善。
(3)決策層融合。首先每一傳感器分別獨立地完成特征提取和決策等任務,然后進行關聯,再送入融合中心處理。這種方法的實質是根據一定的準則和每個決策的可信度做出最優的決策。其優點是數據通訊量小、實時性好,可以處理非同步信息,能有效地融合不同類型的信息。而且在一個或幾個傳感器失效時,系統仍能繼續工作,具有良好的容錯性,系統可靠性高,因此是目前信息融合研究的一個熱點。但是這種技術也有不足,如原始信息的損失、被測對象的時變特征、先驗知識的獲取困難,以及知識庫的巨量特性等[5,6]。
1.3 處理模型
美國數據融合工作小組提出的數據融合處理模型[7],當時僅應用于軍事方面,但該模型對人們理解數據融合的基本概念有重要意義。模型每個模塊的基本功能如下:
數據源。包括傳感器及其相關數據(數據庫和人的先驗知識等)。
源數據預處理。進行數據的預篩選和數據分配,以減輕融合中心的計算負擔,有時需要為融合中心提供最重要的數據。目標評估。融合目標的位置、速度、身份等參數,以達到對這些參數的精確表達。主要包括數據配準、跟蹤和數據關聯、辨識。
態勢評估。根據當前的環境推斷出檢測目標與事件之間的關系,以判斷檢測目標的意圖。威脅評估。結合當前的態勢判斷對方的威脅程度和敵我雙方的攻擊能力等,這一過程應同時考慮當前的政治環境和對敵策略等因素,所以較為困難。
處理過程評估。監視系統的性能,辨識改善性能所需的數據,進行傳感器資源的合理配置。人機接口。提供人與計算機間的交互功能,如人工操作員的指導和評價、多媒體功能等。
2 多傳感器在林業中的應用
2.1 在森林防火中的應用
在用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)數據測定森林火點時的20、22、23波段的傳感器輻射值已達飽和狀態,用一般圖像增強處理方法探測燃燒區火點的結果不理想。余啟剛運用數據融合技術,在空間分辨率為1 000 m的熱輻射通道的數據外加入空間分辨率為250 m的可見光通道的數據,較好地進行了不同空間分辨率信息的數據融合,大大提高了對火點位置的判斷準確度[8]。為進一步提高衛星光譜圖像數據分析的準確性與可靠性,利用原有森林防火用的林區紅外探測器網,將其與衛星光譜圖像數據融合,可以使計算機獲得GPS接收機輸出的有關信息通過與RS實現高效互補性融合,從而彌補衛星圖譜不理想的缺失區數據信息,大大提高燃燒區火點信息準確度和敏感性。
2.2 森林蓄積特征的估計
Hampus Holmstrom等在瑞典南部的試驗區將SPOT-4×S衛星數據和CARABAS-II VHFSAR傳感器的雷達數據進行了融合,采用KNN(k nearest neighbor )方法對森林的蓄積特征(林分蓄積、樹種組成與年齡)進行了估計[9]。
KNN方法就是采用目標樣地鄰近k個(k=10)最
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