遥感技术凭借其灵活、多层次、信息量丰富以及信息获取快速等优势得到了广泛的应用，能够根据设定的程序寻找探索目标，然后获取全面信息，自动对信息进行分析，然后经过加工处理之后完成测绘制图。但是传统的遥感技术中多应用光学遥感，由于光谱性不丰富，导致数据完整性以及精确性还有待提升。多源遥感数据融合可以富集多种传感器遥感信息，能够搜集囊括更多的数据。笔者结合自己的所学知识以及专业经验就多源信息的集成与融合及其在遥感制图中的优化利用进行探究，意在提升遥感制图水平。
1多源信息的集成与融合的意义
1.1获取更全面的数据
多源信息的集成与融合能够使得遥感获取更全面、完整的数据，遥感多是依据光谱获取数据，但是受到天气等因素的影响可能导致获取的数据不完整，而且数据生成以及传输的过程中也可能出现数据遗漏等问题。多源信息的集成与融合利用多源传感器大大提升了数据的全面性，能够降低数据遗失等问题的发生。
1.2提升数据的利用率
遥感技术在应用时会产生大量的数据，这些数据包括空间、时间等各个方面的信息，在传输的过程中会经过专业模型和专家系统分析处理后，产生目的、计划和策略等新的信息，然后被输送到因特网等各种输出平台上进行信息传递。用户将这些信息进行应用，这就大大提升了数据的利用率。
1.3保证数据的精确性
数据的精准性是我们应用遥感技术、全球定位系统的基本要求，当前数据时代，任何生产生活活动都离不开数据，一旦数据出现误差就会对我们的活动产生很大的影响。多源信息的集成与融合能够最大限度的保障遥感获取数据的精确性，极大地提高了遥感制图的精度。而且随着技术的融合，遥感制图的精度还会得到进一步提升。
2多源信息的集成与融合存在的问题
2.1影像的辐射差异
多源信息的集成与融合在遥感技术中的应用需要考虑到不同物体之间的辐射差异，地表和大气环境的变化、不同卫星获取数据时会存在很大的差异，而且不同的多源传感器光谱分辨率也存在差异，因此需要在融合过程中对多源数据的辐射度差异进行处理，降低数据因为差异受到的影响，保证遥感制图的质量。
2.2几何配准差异
数据的获取是一个非常复杂的过程，遥感技术需要融合多种不同的算法，才能实现数据高质高效的获取，这就多源信息的集成与融合具备较高的几何配准精度。但是实际情况却是，由于卫星形态等因素的影响，导致多源传感器获取的影像并不是精准匹配的，还有就是数据重复采样以及投影也会影响几何精度。
2.3元模型较为复杂
卫星传感器空间分辨率的限制、自然界地物的复杂多样性、地表辐射多次散射等因素的影响导致混合影响普遍存在，如果处理不好这些元模型就会对实际的制图造成影响，降低测绘的精确度。线性的混合像元模型适用于较大面积的同质地物覆盖的情况，但是当地面情况复杂形成非线性混合，处理难度会进一步增加。
2.4模型变化程度高
多源遥感技术多是采用线性地物变化模型，但在实际的操作中形成的非线性模式也很多，就连自然因素引起的地物时相变化也可能不是线性模型，这种变化使得技术人员必须要提升重视，将非线性模型适当的引入遥感技术中，从而提升多源信息集成与融合的质量。
3多源信息的集成与融合及其在遥感制图中的优化利用的具体路径
3.1外部数据交换
外部数据交换是多源信息集成与融合的重要内容，遥感软件在应用时都有自身的数据存储格式以及处理模式，同时为了方便与其他软件进行数据交换时会定义外部数据交换方式，用户可以在了解交换方式后直接读取外部数据，在数据交换时要注重空间数据的实时更新以及保持数据的一致性。
3.2数据来源
数据来源对遥感制图的精确性有直接的影响，因此在获取数据时要对数据进行全面考量，通过情况下以CBERS数据与ASAR数据作为多源遥感数据源，这些数据具备清晰度较好和几何精度较高等优点，能够为制图提供更全面的支持。而且ASAR数据还具备全天候、对表面和云层的穿透性和信息载体多样性特点。
3.3影像预处理
为了方便制图，需要对影像进行预处理，遥感制图需要利用遥感图像和地形图作为主要信息来源，然后辅助人工目视判读、计算机遥感图像等进行制图，但是由于遥感技术产生的影像受到自然、卫星等诸多因素的影响，不够明确就需要进行预处理，对影像裁剪，剪裁后就数据进行图像变换和增强处理。
3.4制图精度分析
制图过程中需要遥感信息与非遥感信息的融合，实现数据的全面获取，在多源信息的集成与融合支持下土地利用类型制图精度和用户精度都较高，产生的误差较小，分类效果较好，遥感制图的精度以及全面性都得到了提升。
结束语：技术是推动社会发展的重要动力，随着教育进步，人才储备增加，我国的科技水平得到了极大地提升。在地理信息技术上获得了突出发展，像是北斗导航技术，为例世界四大导航技术，与此同时研究人员也在加强其他地理信息技术的探究，例如将多源信息的集成与融合与遥感制图结合起来，可以对测绘地区的数据有更全面、精确的搜集完成地学分析、专题图等制作，提升了遥感制图的质量。本文对多源信息的集成与融合及其在遥感制图中的优化利用研究还存在很大的不足，日后还会继续进行研究、分析。
参考文献：
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