多节点数据融合技术,物联网节点为什么要进行数据融合

也可以认为信息融合或数据融合技术使用计算机技术按照一定的规则处理多个传感器(相同或不同)检测到的多源信息。包括各种情报信息(如数据、照片、视频图像等)的收集、传输、采集、分析、过滤、合成、关联、综合等。)获得的多类型、多源、多平台的传感器，以及快速的信息处理和自动图形绘制。

经纬仪制导数据数据融合参数估计融合算法都可以使用，即对于8组制导数据，按照某种估计准则函数。为了精确估计目标的位置值(以Y为例)，线性观测8组制导数据，得到的制导值为Cj，Y，j1，2，3，…，N，其中Cj为常数。由于观测误差，实际指导值为:ej = cjY ten CJ，其中ej为观测误差，服从均值为0的正态分布。

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-2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。

sensor数据融合的定义可以概括为:将分布在不同地点的多个相同或不同类型的传感器提供的local 数据资源进行整合，通过计算机技术进行分析，消除多传感器信息。降低其不确定性，获得被测对象的一致解释和描述，从而提高系统决策、规划和响应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合出现在不同的信息层，包括数据layer融合、要素层融合、决策层融合。

对于数据由传感器采集，根据传感器类型，进行了同类的数据 融合采集。数据Grade融合The数据要处理的都是同一种传感器下采集的，所以数据 融合无法处理异质性，(2)特征水平融合。特征级融合是指提取采集到的数据中包含的特征向量来反映被监测物理量的性质，是融合面向被监测对象的特性，例如，在图像数据 融合中，可以使用边缘特征信息来代替所有数据信息。