数据融合概念的明晰化.pdf

1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第期 测绘科技情报总第期 数据融合概念的明晰化 孙越编译 摘要数据融合是一门新兴起来的科学技术 。 为了适用于各种各样的应用技术 , 人们提出了许多 不同的关于数据融合的定义 。 这一术语用来表示将大量不同类的数据结合成一个一致的 、 精确的 、 智能化的整体 。 这里有几种不同类型的数据融合 , 例如 , 一个体系结构中同一几何体的不同属性数 据的融合 。 另外 , 还有由不同类型的属性数据的重复观测值有效组成的数据 , 这些属性数据的重复 观测值是通过一种以前被称为数据编辑或数据同化的叠加技术组织起来 。 前一种情形 , 数据以一种 易理解的方式融合在一起 , 这种方式顾及到这些属性的不 同性质 , 以尽可能从它的局部属性获得物 体的一个完整的信息 。 对于后一种情形 , 数据仅仅是不同属性数据的叠加 , 基于这种叠加技术以得 到在某一应用层面上内容丰富的产品 。 由此 , 我们可 以将数据融合这一术语划分为两个部分真正 的融合一 一在单个体系结构或文件中 , 一几何体用不 同的属性数据来表示 数据同化 其中多余 的带有属性数据的几何体通过叠加技术融入到同一内容当中 。 关键词数据融合概念 本文的目的在于 , 当介绍到一种涉及到 同一几何体的几种属性之间的相互关系的应 用技术时 , 我们能够提供可供使用的明晰化 的数据融合的概念 。 数据融合源于两个事物结合产生另一新 事物的这样一个物理背景 , 就象两个氢原子 结合成一个氦原子那样 。 这也是这么多定义 形成的基础 。 在信息世界 中 , 数据融合这一 术语被赋予 了如此之多的定义 , 以致于我们 有必要将这些由不 同科研机构产生的定义进 行一一阐述 。 数据融合是一个新出现的词汇 , 它是一 种将不 同领域自然获得的数据提取并结合起 来产生新信息的方法 。 数据融合涉及到一个 很广泛的领域 , 并且通过地球科学领域用户 组织表达这些参考术语成为一项迫切的要求 。 在数据融合中 , 信息可能具有各种各样 的性质 。 这一处理过程从一个数据库文档系 统中的一体化观测值一直到一项应用 的报告 的生成 。 在地球空 间信息科学领域中 , 可以 使用地理数据库系统的特征属性来帮助我们 区分由多个传感器提供的多光谱影像 。 在这 种特定的情况下 , 观测数据可以描述与同一 几何体有关 的重力 、地磁、 高程 、温度等属性。 另一个数据融合的实例仅仅是不同符号和特 征的集合 , 它以前也被称为数据编辑或数据 同化 , 用来描述象航海图这样的地图产品 。 因此 , 数据融合的概念相 当普遍 , 且并不 仅仅局 限于通过传感器装置实现的数据输出 。 类似地 , 它也不局限于长期的方法和技术或者 象诸如数据叠加 、 数据组织 、 报告生成等系统 结构 。 这样的概念广泛涉及到已定义的包含 数据融合概念的方法论和结构论方面的内容 。 值得一提的是 , 目前以确定一个更好的 全面的数据融合概念为目标的工作正井然有 序地进行着 , 并且本文将会提到目前这项工 作在各个方面的进展情况 。 欧洲遥感实验室 协会有一个研 究数 据 融合专门兴趣小 组 ,, 这个小组工作的核心部分就 是分析现有数据融合的定义和方法 , 希望能 够更好理解它的真正用途 , 进而发掘它的后 续相关技术 。 卢森沃德博士,的 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 年期测绘科技情报 总第期 带头人 , 提出了数据融合的新定义数据融 合就是一个规范的框架 , 在这个框架中 , 它表 现为一种将不同来源 的数据结合在一起的方 法和工具 , 它 以获得更优质量 的信息为目标 “ 更优质量 ”的概念取 决于具体的应用 。 下文 中这些观点 以一种对它的定义和它 的实际应 用以及执行的推崇的态度 , 直接与解决数据 融合问题的方法联系起来 , 并支持这种方法 。 这样运作的目的就是建立一个概念一致 的数据融合框架 , 在这样的框架中 , 数据融合 就表现为将不 同来源 、 不 同 口的的数据结合 起来的方法和工具 。 这样的目标很明显将重 点放在遥感中基于数据融合的框架和基本原 则上 , 而并非象通常所做的那样将重点放在 了工具和方法上 。 这些方法和手段显然很重 要 , 但它们毕竟也只是方法 , 而并非原则 。 在 地球空 间信息框架中 , 数据融合被视为将不 同源的数据从空 间和 时间的角度结合为索引 数据的过程 , 以便可 以更好的解释和理解这 些数据 。 现阶段数据融合形式有许多数据编辑 , 数据合并 , 数据 同化 , 数据报告 , 影像合并 , 图 像综合 , 图像分层 , 和多传感器数据融合等 等 , 这些形式和表达是参照这些多角度数据 的部分特性来使用 。 在数据融合中常可 以看 到的一个例子 , 那就是一些来源于航空 、航天、 地面三种不 同平台的遥感影像常常融合一些 如坐标 、 地球物理参数等辅助性的数据 。 本文所介绍 的数据融合包括具有属性的栅格 数据 , 这些栅格数据与一些表示地理特征的 对象综合起来 , 然后与其它 的一些空间基准 的对象融合在一起 , 通过这种方式同一几何 体可 以和一些属性或对象联系起来 。 本文的 目的不是描述这种 螺 旋式多维 空 间编码法 」 , 而是着重介绍这种技术 处 理 同一几何体与属性值相联系的大型数据镶 嵌问题的一种方法 。 螺旋式多维空 间编码 技术将两个或者更多的坐标系组 合成一个由一 比特相互交错它们的二进制表 达所形成 的单独数字 。 也就是说 , 坐标系以 交错的标准化二进制流来表示 。 在一个时空 坐标框架中 , 一 个带有属性和观测值的数据 点的位置可 以通过一个十六进制的数字来表 达 。 数据编辑 数据编辑这一术语 , 与数据融合相关联 , 它是一个非常复杂的概念 。 它是在不 同状态 卜 , 从不 同位置 , 以不同形式组织信息源的一 个过程 。 它需要获取不同位置 、 不 同水平和 垂直参数 、 不 同质量 、 不同投影和 比例等这些 信息的智能化的方法 。 这些就是所需的用于 交换的信息的最小集合 。 这个最小的集合可 定义为不 同来源的数据的无缝集成 。 数据必 须跨越数据采集平台和地理边界一体化 、 并 准确结合 , 以致于可以消除在处理方法 、 叠加 范 围 、 专题处理 、 字符 、 人工采集数据方法中 的差异 。 信息无缝化处理的智能化就是数据融合 问题 。 数据 的提供者或使用者都可以进行数 据融合这 一操作 。 一种数据供给方式与实地 调查相反 , 称为按需制图 , 它是根据查询条件 来进行 。 对后者来说 , 源头数据要尽可能地 保持在最初 的状态 , 使得查询可以执行 , 以便 供给用户从数据库中剪辑出来的产品 , 而不 是预先设置比例尺的预制产品 。 许多商业的 和应用系统结合带有可以表达复杂 空间关系的属性的地理数据 , 使决策更为简 单 。 这一系统将输入的空间数据重新格式化 为以层组织的区域数据 , 将这些数据与属性 数据相结合 , 并将结合好的数据 映射到地理 数据库中 , 形成新的数据关系 。 例如将高程 数据与一幅气候图和遥感影像结合形成一幅 新的图像 , 可以方便飞行员和自动着陆系统 的决策 。 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第期 孙越编译数据融合概念的明晰化总第期 融合技术 现今己用于遥感中的融合技术涉及到许 多方面的内容其中 一些为 基于应用和目标方式的数据融合的 目的 数据源 , 数据以哪一种方式能够更 好的满足需求 数据预处理过程 更适应于数据一致输出的数据结合 方式 。 数据预处理不是数据融合技术的技术性 部分 。 事实上 , 在实施融合前 , 光学遥感图像 要进行系统误差校正和辐射定标 。 在合成孔 径雷达图像这一特别情形 中 , 斑点滤除是在 地理编码操作前或操作进行中所必须实施的 一项基本操作 。 本文中数据融合这一术语被认为是每一 数据集的一致记录或是地理编码 , 使得这些 数据在逐像素的基准上相一致 。 诸如几何模 型 、 地面控制点 、 数字高程模型 、 重采样方法 这些细节部分都与几何校正方面相联系 , 且 都是非常重要 的 。 实际的技术也要与选取的恰当的解释方 法相适应 。 例如 , 融合象合成孔径雷达和激 光雷达影像这样不同的数据集时 , 所得的结 果值不可能认为与原来的物理属性有关 。 在 使用螺旋式多维空间编码方式的数据融合中 , 属性能保持完整无缺 , 在其中每个数据集拥 有它的属性和元数据 。 一般地 , 一个栅格或 其它 的图层数据集带有关于特定栅格单元的 属性数据 。 这些属性数据常限于栅格单元图 像或测量值 。 然而 , 其它类型 的属性数据也 可 以和 一个栅格单元或栅格单元群相联系 , 包括 内部边界关系 。 这些关系可以作为定义 边界和 内部约束的属性值来进行编码 。 在一 个矢量数据集中 , 通常将特征定义为对象 , 并 且描述这些对象间的关系 。 类似的关系可以 在栅格数据中定义 , 在其中栅格单元集合通 过使用对象标识符组织到一起 , 这些组织起 来的单元定义与特征目录相联系的特征对象 。 这些栅格单元有隐含的拓扑关系 , 这种关系 通过用边界和内部单元属性值标记它们自身 的方式显示出来 。 通过这种方式 , 不仅可以 在特征对象间定义这些关系 , 而且还可 以确 定这些对象间是什么关系 。 一个栅格和矢量图层以空间位置函数来 描述属性值 。 这些属性可 以一个与空间位置 相联系的表来描述 , 该空间位置 隐含在这种 嵌成的小方格中通过一个图层函数将方格 位置转换为空间位置 。 由于使用或 者遍历规则已经确定的函数 , 聚合这 些栅格单元可 以作为图层格网化的一部分工 作来做 。 其他的格网化或图层 函数需要一幅 图像作为操作对象 。 我们可以通过根据栅格 单元组的 、 坐标确定的每个区域来定义一 幅图像 。 每一种坐标系 , 我们可以建立一种 相关的附加属性与之相对应 。 数据融合的概念涉及到多源的数据和信 息 , 其目的是获取并提炼信息以供决策使用 。 在遥感领域 , 数据融合通过某种算法将两幅 或更多的图像结合起来形成一幅新图 。 其输 出是一单独影像 , 每一数据值代表一个像素 或一几何体 。 数据融合可以按像素特征决 策过程三个层次来执行 。 在像素层 , 融合发 生在处理的最底层 , 在这一层中含有一些物 理参数 。 栅格图像的几何校正包括以一般的 像素间隔和地图投影进行重采样的过程 。 在 、 层 中 , 融合需要提取特征和识别各种 数据源的对象 , 在这个过程中要用到诸如分 害」或小波等技术 。 相似的对象融合起来 , 其 目的是通过统计和人工神经网络技术对他们 进行评估 。 螺旋式多维编码技术主要涉及到 像素层上的融合 。 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 年期测绘科技情报总第期 基于螺旋式多维编码技术的数 据融合 螺旋式多维编码应用于本文所定义的数 据融合技术中 , 它是一种根据在一体系结构 中与同一几何体相联系的不 同属性进行数据 编码的方法 。 一个多维空间元素的位置定义 于维的多维空间中 。 螺旋式多维编码将两 个或者更多的坐标结合成一多维数字 , 这一 过程是通过将这些坐标值的一进制值进行位 交错来完成 。 这种多维坐标空间可以通过连 续的 一二 进制细分来不断缩小范围 , 直到最终 目标位置 限于一任意小的多维空间元 中 。 这 些螺旋式多维编码包括完整 的记录 , 这些 记 录带有维数和属性信息 。 所有的数据列都带 有一个索引 , 这样任意一个数据列都可 以很 容易地从这些交错 的代码中提取 出来 。 在数 据码中包含属性不会产生不合理的大数据量 的文件 , 因为文件结构图表己将属性数据列 简化为字节值 , 这些字节值参照于一本封装 起来的词典 。 这种使许多坐标和属性成为 一 个单独数字的简化过程产生 了高水平 的压缩 空 间索引的固有特征以及快速定位和恢复的 特性 。 这种将列数据简化为列的操作 自 然地压缩了数据减小了文件的大小 。 数据集 的空间索引可 以简单地通过区分这些螺旋式 多维空间编码来完成 , 这个区分的过程是根 据多维格网的遍历顺序来进行 。 这就使得快 速定位和恢复特定数据元素得以实现 。 螺旋式多维编码 , 本质上就 是精细或者说对象连接栅格 , 它是一种基于 一体化 多维数据集的一个框架 。 所使用 的数 据模型本质上就是通过在多维格网中以关联 遍历顺序排列一类单元的空间格网化 。 用这 种简化的方式 , 数据集由这些带有色彩 、 相关 属性和元数据的常规地理编码 的方格组成 。 每个数据集都可视为代表一种地理特征的对 象 , 而不仅仅是一系列个体化单元 , 这 一 对象 可 间接支持属性编码 。 这种方法有很多的优 点 , 其中包括个体属性的压缩 , 这种压缩决不 是一种可有可无的方法 。 这些属性与每个单 元对应联系起来元数据和相互关系作为属 性来进行编码 。 在那些为单元组定义相互关 系的地方 , 这些单元 以特征被赋予属性 , 并且 带有类似于用矢量表达的几何体的关联信息 。 另外一个好处就是数据融合概念所产生的兼 容性 , 在这 一概念中不 同类型的地理编码栅 格融合在一起 , 作为同一文件中的附加属性 。 在术语中 , 这类似于一种永久的空间的 联接 , 就是根据一致的空间位置合并属性信 息 。 适用于螺旋式多维编码的全 部数据融合的语义都是基于栅格特征对象 。 事实上 , 属性联接的栅格产生特征对象 。 如 果一个栅格数据集被视为一个对象而不仅仅 是一个单个的栅格单元 , 那么它就能支持多 种属性 。 间接编码用于处理任何类型的属性 。 儿个空间变量的信息存储在一个数据集中 。 一个类表定义了数据集类和具体值之间的通 信 , 这种通信返回一个栅格对象 。 栅格对象行为类似于图层 、 图例等对 象 。 当栅格对象被评估或经软件操作而 产生时 , 用户不必知道栅格数据底层信息 。 对 象联接的栅格数据被认为是带有颜色 红绿蓝 、 色调 、饱和度、亮度值、 汇 黄色 、 品红 、青蓝 和相关属性的规则地理编 码网格 。 全部拓 扑操作可 以通过使用 叩的点集拓扑和拓扑算子来执行 。 复杂拓扑关系可作为维拓扑关系来描 述 。 这种复杂的拓扑关系由一个边界和有 维 间隔约束的内部结合构成 。 在每一个维属性矢量中的特定间隔详 细说明了一个对象的内部情况 。 边界约束详 细说明了对象的边界 。 描绘维空间边界和 内部情形的想法看起来好象过于复杂事实 上 , 这种方法非常简单 。 这种在每一维矢量 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第期孙越编译 数据融合概念的明晰化总第期 的间隔区间就形成了边界和内部区域的关系 如图一所示 。 有图我们可 以知道如果或 的值等于边界值 。或 , 那么所有和的 组合 向量就位于边界上 。 这样的组合就形成 了正方形的边界 。 对于其它的 、 的组合 , 它们的值不等于边界值 , 而在边界值之内 , 故 这些约束值就定义为区域的内部 。 这个正方 形的边界和内部的组合就构成 了一个完整的 拓扑正方形 。 两个特征对象的交叉单元和它 们 的边界条件就构成 了两个特征对象的拓扑 关系 。 如果是在矢量上的间隔 二 是在矢量上 的间隔 那么 访访 当 。或护 时 , , 的所有组合都在边 界上 , 并且 当刃或产时 , , 的所有组合都在边 界上 。 图用边界一内部关系来考虑拓扑关系 通过这种方式一个特征拓扑图形的拓扑 边界与它的 内部区域和边界约束共同产生 。 如果将内部约束应用于更高维层次 , 如 下例 蕊毛 第一维 以度为 单位 的经度 簇延 第二维 以度为单位 的纬度 蕊 蕊第三维 以米为单位 的深度 蕊 毛 第四维 以摄氏度为单位 的温度 延毛 第五维 大 气压 强 , 帕斯卡 由于所有这些坐标值都是作为数据集中 的多维单元来被提供和表达出来 , 所以经度 、 纬度 、 深度 、 温度 、 大气压这些拓扑结构是通 过将多维单元划分为一维部分来获得的 。 这 种边界约束也转变为多维单元的一维化约束 , 将所有信息纳入一个共同的特征中 。 延毛 以 之 毛尹簇 ‘卫 蕊蕊 蕊延 以 功 簇毛 少 花多 。 , 以是一维表达单元的 内部约束值 。 这种拓扑结构的边界就是通过使 、、、 、 等于各 自的内部约束值来表达 。 如果这 种一维表达单元 的一个或多个元素等于它的 内部约束 , 那么这样的 、、、、 元素的组合 就处于这一拓扑结构的边界上 。 所有其它的 、、、、 在它们各 自的约束范围之内的组 合就是处于拓扑结构的内部区域 。 一旦数据 以这样 的方式存在 , 不同数据 集之间的拓扑关系操作就可以执行 。 这样的 数据分析途径对于地球和生物科学中独特的 、 复杂的 、 多维的数据集的相关性分析是非常 有价值的 。 通过螺旋式多维编码 进行多维数据融合 栅格单元组成和属性联接精细栅格的思 想现今已有一些成功 的应用 。 几乎所有的拓 扑操作在没有矢量说明如多边形等 的情形 下可以在栅格数据集上直接进行 。 我们可以 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 年期测绘科技情报 总第期 检测一个数据元素是否与已选择的单元或单 元组相邻 、 包含在其中 、 或是在其之外 。 可 以 建立中途点矢量并且查找在邻近地带是否有 危险区域 。 通过这种方式 , 用于显示的背景 栅格对于查询来说 , 变得智能化了 。 加拿大水文地理部 、加拿大遥感 中心 、 加 拿大大西洋地质勘测局都在研究使用对象联 接精细栅格数据来维护栅格海图和卫星影像 。 使用螺旋式多维编码 田 方法组织栅 格单元意味着栅格数据可 以容易地结合起来 。 邻近的单元可以在局部的水平 上进行融合或 分割 。 粗糙栅格是指栅格数据集没有对象联 接 , 它们在这种基础上是很容易得到的 。 不 同类型的数据通过将它们融合到精细栅格中 并进行一些如将两个属性值结合产生一继承 值的操作来一体化 , 这一继承值可 以作为颜 色和高程来描述 。 这就为产生强大的分析和 描述工具提供 了可能性 。 也可 以将儿种类型 的数据在相同的文件中结合起来 , 这些文件 允许更高层次的数据融合 。 这种方式可以减 少在通过各种应用重新记录粗糙栅格中的错 误 。 这种地理编码栅格是一种从空间上和时 间上对比几种类型数据 的重要力 一法 。 考虑到螺旋式多维编码数据是一种大小 可变的体元 , 对精细栅格使用法可 以扩展至三维或更高维 。 一个体元是一个 图 解信息单位 , 这种图解信息定义了三维空间 中一点 。 由于一个栅格单元在一个带有 、 坐标的两维空 间中定义点位 , 所 以一个第三 维坐标是必要的 。 在三维空间中 , 每一个 坐标都以它的位置 、颜色 和密度形式来定义 。 考虑一个立方体 , 在立方体的一侧外面 的任 意一点 , 该点 由一个 、 坐标和一个第三维 的离开那一侧面 的坐标 , 还有该点的密度 和色彩来表达 。 用这样的信 息和描绘软件 , 可得到一幅影像的不 同角度的二维可视 图 。 彩色立体视法在过去的几年中一直用于 多光束影像 。 人们发现应用以均匀分布式规 则从彩色立方体中获取一系列常用的值 不能总是达到最佳的使用效果 , 尤其是用于 水深测量时 。 人们经常通过使用或创建颜色 表这样一种方式来获得每一个 、、 汇 值的一个按比例变化的颜色深浅的扩 展 , 这个颜色表常常与在产生一幅晕渲地貌 影像前的数字高程模型相联系 。 当我们应用 一 幅晕渲地貌影像时 , 其结果是一幅彩色晕 渲地貌图 , 它带有相对均匀分布的标准彩色 立体视法光谱的色彩 。 通过使用超出 、 、 彩色立方体常规分布的色彩 , 就 可以突出用户辨别的某些目标或海底区域来 描述一个表面 。 这种类型的栅格另一种可能性就是数据 融合 , 在融合中不同类型的地理编码栅格可 以作为同一文件中的附加属性融合在一起 。 例如 , 校正的航片与栅格数字地面模型或其 它如高程 、 单位体积内生物数量等数据相融 合 。 这些应用可 以在不同的属性集之间变换 或在特征 间执行操作 。 一张融合了数字地面 高程模型可 以在三维空间中显示一幅位于山 上的路的画面 。 我们可 以认为数据融合与通过融合不 同 信息源获得的数据得到的信息推论有关 。 例 如 , 如果我们拥有航空相片和电磁测量数据 , 就可 以将两者结合得到比单独使用其中之一 更好的关于地质结构的结论 。 军事上尤为对 这种结合不同智能化输入的数据融合感兴趣 。 结论 数据融合这一术语似乎是现阶段人们对 于结合许多传感器或数据集得 出一个单独的 复合结果的技术给出的一个集体性的名称 。 在这个现有的总括定义之下 , 一个本文 的关 于数据集的简单报告就可 以称为数据融合 。 在地球空间信息框架中 , 数据融合被认为是 为 了提高处理和解释数据而在空间上和 时间 上合并从不 同数据源获取的索引数据的一个 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第期测绘科技情报总第期 利用遥感数据估算将来北方森林的碳蟹合量 陈爱群编译 摘要大气中的的浓度在世纪是即 , 当前的值接近即 , 同时伴随近地表的空气 温度的平均增长接近度 。 大气中的的浓度的增长主要由矿物燃料的燃烧和热带地区土地 利用的变化造成 。 当前这些释放源共 一 , 其中积聚在大气和海洋的量分别为 厂,和厂, 等 , 。 剩下的 厂, 尧即所谓的碳 , 失踪 , , 大概由于地 面的生物圈的赘合作用 , 作为光合作用和呼吸作用之间的不平衡的结果等 , 。 关键词碳鳌合遥感数据森林遥感 如今 , 北方森林的鳌合量近似为 厂 等 ,, 大大的缩减了大气中的 的浓度的增长速度 。 然而就碳的生产和 使用而言 , 由于天气摄动冰期后的变暖 , 森林破坏日益严重 , 营养输入伴随着 大气污染 , 以及施肥的原因不能假定 它们之间是平衡 的 。 由于天气变化造成气候 系统的危害性的反应引起的北方森林碳的减 少的消失 , 变化和反复 。 认飞 等 ,。 此项研究的目的是通过建立一个含有遥 感估计 的生物物理变量的空 间生态系统模拟 模型 , 用该模型定量即将来临的下个世纪的 北方森林碳减少的强度 。 模型理论基础对遥感的要求 理和操作尺度变化 , 所有都是简化的形式 , 空 间的和数据的约化形式 。 利用后面的两个特 性扩充数据和理解生态系统的机能的过程非 常困难 。 在技术和财政方 面都不 可 能利 用 在大区域上空获取所需精度的输入数 据 , 所以大部分模型多用于研究局部范围 。 一 生物地球化学周期模型用于 该项研究比较困难 。 采纳了机理的细节和简 化一般性例如包括最少特定物种数据以提 供地区范围内的实现 。 一 利用叶 面积指数定量森林结构的平面形状 , 这 对能量和物质交换以及的遥测估算用来 驱动区域范围内的模型 。 数据处理和方法 在生理机能的基础上研制了几个模型估 算森林生产力 。 当这些模型随着概念上的处 在年和年之间量测了地面和 遥感数据把它作为和加拿大北部 过程 。 因此 , 由定义可知 , 数据融合是一个非 常广阔的领域 , 它囊括了从传感器数据融合 到编辑已存储到系统中的数据成为一 以 便于数据分析和显示的系统形式的情形 。 数据分析已经建立于在已有的象多元分析这 样的技术之中的多年积累 的经验基础之上 。 这些已建立的技术必须系统地融入一个可为 终端用户进行数据分析和数据可视化提供面 向世纪工具的普通框架中 , 而不仅仅对老 技术的一个改头换面的重复使用 。 这就为数 据融合领域提供一些框架以便于能够表达数 据融合的这些方面变得更加重要起来 。