基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取

基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取多源數(shù)據(jù)融合概述點(diǎn)位信息精確提取必要性多源數(shù)據(jù)融合優(yōu)缺點(diǎn)分析基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息提取步驟濾波算法應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法實(shí)證研究與分析ContentsPage目錄頁(yè)多源數(shù)據(jù)融合概述基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取多源數(shù)據(jù)融合概述多源數(shù)據(jù)融合概述：1.多源數(shù)據(jù)融合的概念：多源數(shù)據(jù)融合是指將多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理和分析的過程，以提取有意義的信息，并從中獲得決策支持。2.多源數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用領(lǐng)域：多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)廣泛應(yīng)用于軍事、航空、遙感、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，在數(shù)據(jù)分析、決策制定、智能控制等方面發(fā)揮著重要作用。3.多源數(shù)據(jù)融合的挑戰(zhàn)：多源數(shù)據(jù)融合面臨著數(shù)據(jù)異構(gòu)性、數(shù)據(jù)冗余性、數(shù)據(jù)沖突性、數(shù)據(jù)不完整性等挑戰(zhàn)，需要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)來(lái)解決。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化，以消除噪聲、異常值和冗余數(shù)據(jù)，并使數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的格式和結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和分析做好準(zhǔn)備。2.數(shù)據(jù)融合：數(shù)據(jù)融合是將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理和分析，以提取有意義的信息。常用的數(shù)據(jù)融合方法包括數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)校正和數(shù)據(jù)估計(jì)等。點(diǎn)位信息精確提取必要性基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取點(diǎn)位信息精確提取必要性1.提高勘探效率和降低勘探成本：通過對(duì)點(diǎn)位信息進(jìn)行精確提取，可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別礦產(chǎn)資源的位置和分布，從而提高勘探效率、降低勘探成本。2.提升礦產(chǎn)資源開采的安全性：通過對(duì)點(diǎn)位信息進(jìn)行精確提取，可以識(shí)別和避免礦產(chǎn)資源開采過程中的潛在危險(xiǎn)，從而提高礦產(chǎn)資源開采的安全性。3.優(yōu)化礦產(chǎn)資源開采方案：通過對(duì)點(diǎn)位信息進(jìn)行精確提取，可以獲取礦產(chǎn)資源的分布和儲(chǔ)量信息，為礦產(chǎn)資源開采方案的優(yōu)化提供依據(jù)，從而提高礦產(chǎn)資源的開采效率和效益。城市規(guī)劃和管理中的點(diǎn)位信息精確提取必要性1.優(yōu)化城市規(guī)劃：通過對(duì)點(diǎn)位信息進(jìn)行精確提取，可以獲取城市的交通、水利、能源、綠化等基礎(chǔ)設(shè)施的分布和狀況信息，為城市規(guī)劃的優(yōu)化提供依據(jù)，從而提高城市的整體規(guī)劃水平。2.提升城市管理水平：通過對(duì)點(diǎn)位信息進(jìn)行精確提取，可以獲取城市的人口、交通、環(huán)境等方面的動(dòng)態(tài)信息，為城市管理部門提供決策依據(jù)，從而提高城市的管理水平。3.促進(jìn)城市智慧化建設(shè)：通過對(duì)點(diǎn)位信息進(jìn)行精確提取，可以為城市智慧化建設(shè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)城市管理的智能化、精細(xì)化、高效化。礦產(chǎn)資源勘探和開采中的點(diǎn)位信息精確提取必要性多源數(shù)據(jù)融合優(yōu)缺點(diǎn)分析基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取多源數(shù)據(jù)融合優(yōu)缺點(diǎn)分析1.提高數(shù)據(jù)精度：多源數(shù)據(jù)融合通過綜合多種來(lái)源的數(shù)據(jù)，可以相互驗(yàn)證和補(bǔ)充，從而提高數(shù)據(jù)精度和可靠性。2.豐富數(shù)據(jù)信息：多源數(shù)據(jù)融合可以獲取不同類型和維度的數(shù)據(jù)，拓寬數(shù)據(jù)視角，豐富數(shù)據(jù)信息，為進(jìn)一步分析和決策提供更全面的依據(jù)。3.增強(qiáng)數(shù)據(jù)魯棒性：多源數(shù)據(jù)融合可以減輕單一數(shù)據(jù)源的依賴性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)魯棒性。當(dāng)某個(gè)數(shù)據(jù)源出現(xiàn)異?；蛉笔r(shí)，其他數(shù)據(jù)源可以彌補(bǔ)不足。多源數(shù)據(jù)融合的缺點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)異構(gòu)性：多源數(shù)據(jù)融合涉及不同來(lái)源、不同格式、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)異構(gòu)性是面臨的主要挑戰(zhàn)之一。需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等操作，以確保數(shù)據(jù)的兼容性和可融合性。2.數(shù)據(jù)冗余：多源數(shù)據(jù)融合可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余，即相同或相似的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在不同的數(shù)據(jù)源中。數(shù)據(jù)冗余會(huì)增加存儲(chǔ)和處理成本，并可能會(huì)在后續(xù)分析中帶來(lái)誤差。多源數(shù)據(jù)融合的優(yōu)點(diǎn)：基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息提取步驟基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息提取步驟數(shù)據(jù)源選擇與準(zhǔn)備1.明確目標(biāo)應(yīng)用及空間參考：根據(jù)點(diǎn)位提取的目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景和空間參考，選取適合的數(shù)據(jù)源，充分考慮數(shù)據(jù)源的多樣性、準(zhǔn)確性和時(shí)間分辨率等因素。2.多源數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集不同類型、不同時(shí)間、不同空間分辨率的數(shù)據(jù)源，包括遙感影像、矢量數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)、GPS測(cè)量數(shù)據(jù)等。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲、畸變和冗余信息，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與融合：對(duì)不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)格式和單位的一致性，并進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合。常用的融合方法包括數(shù)據(jù)融合、空間融合和時(shí)間融合等。點(diǎn)位提取算法1.基于遙感影像的點(diǎn)位提?。豪眠b感影像中的光譜、紋理和形狀信息提取點(diǎn)位信息。常用的算法包括閾值分割、邊緣檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別等。2.基于矢量數(shù)據(jù)的點(diǎn)位提?。豪檬噶繑?shù)據(jù)中的拓?fù)潢P(guān)系和幾何屬性提取點(diǎn)位信息。常用的算法包括點(diǎn)位查找、空間查詢和緩沖區(qū)分析等。3.基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的點(diǎn)位提?。豪命c(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間位置和屬性信息提取點(diǎn)位信息。常用的算法包括點(diǎn)云分割、聚類和點(diǎn)云匹配等。4.基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位提取：將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，利用融合后的數(shù)據(jù)提取點(diǎn)位信息。常用的算法包括數(shù)據(jù)融合、空間融合和時(shí)間融合等。基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息提取步驟點(diǎn)位質(zhì)量評(píng)價(jià)與精度的提高1.點(diǎn)位質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)：準(zhǔn)確性、完整性、一致性和可靠性等指標(biāo)評(píng)估點(diǎn)位質(zhì)量。2.點(diǎn)位精度提高方法：采用多源數(shù)據(jù)融合、空間信息增強(qiáng)、屬性信息增強(qiáng)和點(diǎn)位匹配等方法提高點(diǎn)位精度。點(diǎn)位信息管理與更新1.點(diǎn)位信息數(shù)據(jù)庫(kù)：建立點(diǎn)位信息數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)點(diǎn)位的位置、屬性、質(zhì)量等信息。2.點(diǎn)位信息更新：通過定期更新數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)，確保點(diǎn)位信息庫(kù)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息提取步驟1.點(diǎn)位信息在地理信息系統(tǒng)（GIS）中的應(yīng)用：將點(diǎn)位信息導(dǎo)入GIS，用于數(shù)據(jù)分析、可視化和空間決策等。2.點(diǎn)位信息在交通運(yùn)輸中的應(yīng)用：用于交通規(guī)劃、道路設(shè)計(jì)、交通管理等。3.點(diǎn)位信息在公共安全中的應(yīng)用：用于應(yīng)急管理、災(zāi)害評(píng)估、治安管理等。4.點(diǎn)位信息在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用：用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、污染控制、生態(tài)保護(hù)等。點(diǎn)位信息應(yīng)用濾波算法應(yīng)用基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取濾波算法應(yīng)用濾波算法應(yīng)用：1.介紹基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取的濾波算法應(yīng)用，闡述濾波算法在點(diǎn)位信息提取中的重要性。2.分析濾波算法的原理及其對(duì)點(diǎn)位信息的影響，包括噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的去除、信號(hào)和信息的分離、以及數(shù)據(jù)平滑和增強(qiáng)。3.比較不同濾波算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征和處理要求，選擇最合適的濾波算法進(jìn)行點(diǎn)位信息提取。多源數(shù)據(jù)融合：1.討論多源數(shù)據(jù)融合在點(diǎn)位信息精確提取中的作用，闡述如何將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，以獲得更準(zhǔn)確和完整的點(diǎn)位信息。2.探討多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和前沿技術(shù)，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)挖掘等方面的最新研究成果和應(yīng)用案例。機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用1.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可通過對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，自動(dòng)提取點(diǎn)位信息，具有較強(qiáng)的泛化能力。2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的需求，選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法模型，以實(shí)現(xiàn)精確的點(diǎn)位信息提取。3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可對(duì)點(diǎn)位信息進(jìn)行分類、識(shí)別和匹配，以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)位信息的高效管理和利用?；谏疃葘W(xué)習(xí)的點(diǎn)位信息精準(zhǔn)提取1.深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)特征提取和學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)位信息的精確提取和識(shí)別。2.深度學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)量的要求較高，因此需要收集和處理大量的數(shù)據(jù)。3.深度學(xué)習(xí)算法具有較強(qiáng)的魯棒性和泛化能力，能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)類型?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的點(diǎn)位信息精準(zhǔn)提取機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用基于遷移學(xué)習(xí)的點(diǎn)位信息精準(zhǔn)提取1.遷移學(xué)習(xí)能夠利用已訓(xùn)練好的模型，加速新任務(wù)的訓(xùn)練，提高點(diǎn)位信息提取的精度。2.遷移學(xué)習(xí)需要選擇合適的源域和目標(biāo)域，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效遷移。3.遷移學(xué)習(xí)可以降低對(duì)數(shù)據(jù)量的需求，并提高算法模型的訓(xùn)練效率?；诩蓪W(xué)習(xí)的點(diǎn)位信息精準(zhǔn)提取1.集成學(xué)習(xí)通過組合多個(gè)基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果，以提高點(diǎn)位信息提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。2.集成學(xué)習(xí)需要選擇合適的基學(xué)習(xí)器和集成策略，以實(shí)現(xiàn)最佳的集成效果。3.集成學(xué)習(xí)能夠有效地解決過擬合問題，提高點(diǎn)位信息提取的泛化能力。機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用1.主動(dòng)學(xué)習(xí)能夠通過與用戶交互，選擇最有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高點(diǎn)位信息提取的效率和精度。2.主動(dòng)學(xué)習(xí)需要設(shè)計(jì)有效的查詢策略，以選擇最有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。3.主動(dòng)學(xué)習(xí)能夠顯著減少數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量，提高點(diǎn)位信息提取的準(zhǔn)確性?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)的點(diǎn)位信息精準(zhǔn)提取1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠通過與環(huán)境交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)的策略，以提高點(diǎn)位信息提取的精度。2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要設(shè)計(jì)有效的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和狀態(tài)表示，以引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠?qū)ψ兓沫h(huán)境進(jìn)行自適應(yīng)，提高點(diǎn)位信息提取的魯棒性和通用性?；谥鲃?dòng)學(xué)習(xí)的點(diǎn)位信息精準(zhǔn)提取基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法CNN概況1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種專門用于處理數(shù)據(jù)具有“網(wǎng)格狀”拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，尤其擅長(zhǎng)于處理圖像數(shù)據(jù)。2.CNN由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層負(fù)責(zé)提取圖像中的局部特征，池化層負(fù)責(zé)對(duì)特征進(jìn)行降維和提取更高級(jí)別的特征，全連接層負(fù)責(zé)將提取到的特征進(jìn)行分類或回歸。3.CNN的權(quán)重通常通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)會(huì)不斷調(diào)整權(quán)重以最小化損失函數(shù)。CNN在點(diǎn)位信息提取中的應(yīng)用1.CNN可以用來(lái)提取圖像中的點(diǎn)位信息，如關(guān)鍵點(diǎn)、角點(diǎn)、線段端點(diǎn)等。2.CNN在點(diǎn)位信息提取任務(wù)中表現(xiàn)出了良好的性能，優(yōu)于傳統(tǒng)方法，如SIFT、SURF等。3.CNN可以與其他技術(shù)相結(jié)合，如注意力機(jī)制、特征選擇等，以進(jìn)一步提高點(diǎn)位信息提取的準(zhǔn)確性和魯棒性?；贑NN的點(diǎn)位信息提取方法基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法1.基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法首先將圖像輸入到CNN中，然后通過CNN提取圖像中的特征。2.提取的特征通常是一個(gè)高維向量，需要對(duì)其進(jìn)行降維處理，以減少計(jì)算量。常用的降維方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。3.降維后的特征被輸入到分類器中，分類器對(duì)特征進(jìn)行分類，輸出每個(gè)特征對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽?；贑NN的點(diǎn)位信息提取方法的優(yōu)勢(shì)1.基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法具有較高的準(zhǔn)確性，優(yōu)于傳統(tǒng)方法。2.基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法具有較強(qiáng)的魯棒性，對(duì)圖像噪聲、光照變化等因素不敏感。3.基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法具有較快的處理速度，能夠?qū)崟r(shí)處理圖像數(shù)據(jù)?；贑NN的點(diǎn)位信息提取方法基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法的不足1.基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量比較敏感，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能獲得較好的性能。2.基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法對(duì)計(jì)算資源要求較高，需要使用高性能的計(jì)算設(shè)備。3.基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較敏感，需要精心設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)才能獲得較好的性能?；贑NN的點(diǎn)位信息提取方法的未來(lái)發(fā)展方向1.探索新的CNN結(jié)構(gòu)，以提高點(diǎn)位信息提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。2.研究新的降維方法，以減少計(jì)算量，提高處理速度。3.開發(fā)新的分類器，以提高點(diǎn)位信息提取的準(zhǔn)確性。4.將基于CNN的點(diǎn)位信息提取方法應(yīng)用到更多的領(lǐng)域，如自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、醫(yī)療等。實(shí)證研究與分析基于多源數(shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取實(shí)證研究與分析多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在點(diǎn)位信息精確提取中的應(yīng)用1.多源數(shù)據(jù)融合是指從不同傳感器、不同測(cè)繪方法和不同時(shí)間獲得的點(diǎn)位數(shù)據(jù)中提取有用信息，從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)位信息精確提取的目的；2.多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、數(shù)據(jù)融合和結(jié)果評(píng)估等環(huán)節(jié)；3.多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以提高點(diǎn)位信息提取的精度、可靠性和完整性，并為點(diǎn)位信息管理和應(yīng)用提供有效支持?；诙嘣磾?shù)據(jù)融合的點(diǎn)位信息精確提取流程1.流程包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、數(shù)據(jù)融合和結(jié)果評(píng)估等環(huán)節(jié)；2.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)配準(zhǔn)等步驟；3.特征提取包括從不同源數(shù)據(jù)中提取點(diǎn)位特征，如：位置、高度、顏色和紋理等；4.數(shù)據(jù)融合包括將不同源數(shù)據(jù)中的點(diǎn)位特征進(jìn)行融合，從而得到更準(zhǔn)確和完整的點(diǎn)位信息；5.結(jié)果評(píng)估包括對(duì)點(diǎn)位信息提取結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，以驗(yàn)證其精度和可靠性。實(shí)證研究與分析多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在點(diǎn)位信息精確提取中的應(yīng)用案例1.利用LiDAR數(shù)據(jù)和航拍影像數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)位信息提取，可以實(shí)現(xiàn)高精度和高密度的點(diǎn)位信息獲?。?.利用激光掃描數(shù)據(jù)和傾斜攝影數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)位信息提取，可以實(shí)現(xiàn)建筑物和其他復(fù)雜結(jié)構(gòu)物的精確建模；3.利用移動(dòng)測(cè)繪數(shù)據(jù)和慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)位信息提取，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)和移動(dòng)車輛的精確定位；4.利用衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)和SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)位信息提取，可以實(shí)現(xiàn)大范圍和長(zhǎng)時(shí)序的點(diǎn)位信息獲取。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在點(diǎn)位信息精確提取中的挑戰(zhàn)1.挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)異構(gòu)性、數(shù)據(jù)不確定性和數(shù)據(jù)冗余等；2.數(shù)據(jù)異構(gòu)性是指不同源數(shù)據(jù)具有不同的格式、結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義；3.數(shù)據(jù)不確定性是指不同源數(shù)據(jù)具有不同的精度和可靠性；4.數(shù)據(jù)冗余是指不同源數(shù)據(jù)中存在重復(fù)或相關(guān)的信息。實(shí)證研究與分析多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在點(diǎn)位信息精確提取中的發(fā)展趨勢(shì)1.發(fā)展趨勢(shì)包括：數(shù)據(jù)融合模型的改進(jìn)、數(shù)據(jù)融合算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的集成等；2.數(shù)據(jù)融合模型的改進(jìn)是指開發(fā)新的數(shù)