数据融合在军事、医疗、遥感等领域有着广泛的应用。根据数据融合的层次，可以分为信号级、特征级和决策级三种方法。本文将对这三种方法进行简要的综述，并给出一些参考文献。
信号级数据融合是指直接对原始数据进行处理和组合，以提高信噪比、分辨率或减少不确定性。信号级数据融合要求数据具有相同或相似的物理含义，可以进行数学运算。信号级数据融合涉及到一些经典的估计方法，如卡尔曼滤波、最小二乘法等。信号级数据融合的优点是可以保留最多的原始信息，但缺点是需要大量的计算资源和传输带宽，而且对传感器之间的同步和配准要求较高。
特征级数据融合是指从原始数据中提取出有意义的特征向量，并对特征向量进行处理和组合，以降低维度、增加区分度或提高可靠性。特征级数据融合要求特征具有相同或相似的语义含义，可以进行逻辑运算。特征级数据融合涉及到一些机器学习方法，如支持向量机、神经网络、聚类分析等。特征级数据融合的优点是可以减少计算复杂度和通信开销，而且对传感器之间的同步和配准要求较低，但缺点是可能会丢失一些重要信息。
决策级数据融合是指对每个传感器得到的判断结果进行处理和组合，以达成一致性、增强可信度或优化目标函数。决策级数据融合要求判断结果具有相同或相似的表达形式，可以进行概率运算。决策级数据融合涉及到一些推理方法，如贝叶斯网络、证据理论、模糊逻辑等。决策级数据融合的优点是可以克服不同传感器之间的异构性和不确定性，而且对传感器之间的同步和配准要求最低，但缺点是可能会放大错误判断或忽略细节信息。
参考文献：
[1] Llinas J, Hall D L, Liggins M E. Handbook of multisensor data fusion[M]. CRC press, 2017.
[2] 理工大佬王博士. 数据融合 (1)- 数据融合简介[Z]. 知乎, 2020.
[3] xsgddsg. 基于机器学习的 数据 融 合[Z]. 知乎 , 2021.
[4] datafusion_青山孤客. 数据 融 合(data fusion)原理与方法[Z]. CSDN , 2020.
[5] 鱼夹心. 数据 融 合基础概念[Z]. CSDN , 2021.
地下空间数据融合方法介绍
地下空间数据融合是指将不同来源、不同类型、不同精度的地下空间数据进行有效整合，以提高数据的质量和可用性的过程。地下空间数据融合方法可以分为三类：基于模型的方法、基于规则的方法和基于学习的方法。
基于模型的方法是指利用数学模型对地下空间数据进行描述和转换，以实现数据的一致性和互操作性。例如，可以使用坐标转换、投影变换、几何变换等模型对不同坐标系或投影系统的数据进行转换；可以使用插值、平滑、滤波等模型对不同精度或分辨率的数据进行处理；可以使用拓扑关系、网络分析等模型对不同类型或结构的数据进行关联和优化。基于模型的方法具有理论依据明确，计算效率高，结果可控等优点，但也存在模型选择困难，参数估计不准确，适应性差等缺点。
基于规则的方法是指利用专家知识或经验对地下空间数据进行判断和决策，以实现数据的完整性和正确性。例如，可以使用属性匹配、相似度计算等规则对不同来源或时期的数据进行比较和验证；可以使用冲突检测、错误修正等规则对不同层次或范围的数据进行协调和纠正；可以使用分类标准、编码规范等规则对不同领域或应用的数据进行统一和规范。基于规则的方法具有知识表达直观，逻辑推理清晰，结果可解释等优点，但也存在知识获取困难，规则维护复杂，鲁棒性差等缺点。
基于学习的方法是指利用机器学习或深度学习等技术对地下空间数据进行自动化分析和挖掘，以实现数据的增值和创新。例如，可以使用聚类分析、关联分析等技术对不同维度或特征的数据进行分类和发现；可以使用回归分析、预测分析等技术对不同变量或因素的数据进行建模和预测；可以使用生成式模型、迁移学习等技术对不同场景或需求的数据进行生成和迁移。基于学习的方法具有智能化程度高，适应能力强，结果创新性高等优点，但也存在训练成本高，泛化能力低，结果可信度低等缺点。
透明地下工程数据融合方法
透明地下工程是指能够实时获取和显示地下结构、设施和环境信息的工程技术。数据融合方法是指利用多种数据源和算法，对地下工程数据进行有效整合、分析和展示的方法。透明地下工程数据融合方法可以提高地下工程的安全性、效率和可视化水平，为地下空间开发利用提供技术支持。本文将从以下三个方面介绍透明地下工程数据融合方法：数据来源、数据处理和数据展示。
第一段：数据来源
透明地下工程数据来源主要包括两类：现有的地下管线档案资料和现场采集的地下管线探测数据。前者是指由政府或相关部门管理的关于地下管线位置、类型、规格等信息的记录，通常以纸质或电子形式存在。后者是指通过各种探测技术，如遥感、声波、电磁波等，对地下管线进行实时或定期检测，获取其位置、状态、特征等信息的数据，通常以点或线形式表示¹³。这两类数据都有其优势和局限性，如档案资料较为完整和权威，但可能存在更新不及时或缺失不准确的问题；探测数据较为实时和精确，但可能存在覆盖不全或干扰噪声的问题¹³。因此，需要对这两类数据进行有效的融合，以提高透明地下工程数据的质量和可靠性。
第二段：数据处理
透明地下工程数据处理主要包括两个步骤：数据预处理和数据融合。数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，以消除噪声、异常值、冗余信息等影响，并使不同来源的数据具有相同或相似的格式、单位、坐标系等²³。例如，可以将档案资料中的管线信息转换为点线形式，并与探测数据进行坐标系转换和尺度匹配¹³；也可以对探测数据进行滤波、插值、聚类等操作，以提高其精度和连续性²³。数据融合是指利用各种算法，如概率模型、深度学习等，对预处理后的多源数据进行综合分析，并输出最优或最可能的地下管线图¹²³。例如，可以使用概率管线映射模型（PPMM），将每个探测点分类到最有可能产生该点的管线，并对同一管线的探测点进行拟合，以修正管线的位置和方向¹；也可以使用双向长短期记忆网络（BLSTM），对多传感器采集的
第三段：数据展示
透明地下工程数据展示主要包括两个方面：数据可视化和数据交互。数据可视化是指将数据融合后的地下管线图以图形或图像的形式呈现给用户，以便于用户直观地了解地下空间的情况 。例如，可以使用二维或三维的地图、平面图、剖面图等方式，将地下管线与地表建筑、道路等进行对比或叠加显示 ；也可以使用不同的颜色、符号、标注等方式，将地下管线的类型、状态、属性等进行区分或标识 。数据交互是指提供用户与数据展示界面之间的沟通和操作功能，以满足用户的不同需求和偏好 。例如，可以提供缩放、平移、旋转等功能，让用户可以自由地调整观察角度和范围 ；也可以提供查询、修改、添加等功能，让用户可以获取或更新地下管线的详细信息 。
总结：透明地下工程数据融合方法是一种利用多种数据源和算法，对地下工程数据进行有效整合、分析和展示的方法。本文从数据来源、数据处理和数据展示三个方面介绍了透明地下工程数据融合方法的基本内容和步骤，并给出了一些具体的实例和技术。透明地下工程数据融合方法可以为地下空间开发利用提供技术支持，有助于提高地下工程的安全性、效率和可视化水平。
Source: Conversation with Bing, 2023/3/23(1) An Underground Pipeline Mapping Method Based on Fusion .... https://ieeexplore.ieee.org/document/9862979/ Accessed 2023/3/23.
(2) Image fusion method for underground pipeline leakage detection. https://techxplore.com/news/2020-05-image-fusion-method-underground-pipeline.html Accessed 2023/3/23.
(3) An Enhanced Deep Learning-Based Fusion Prognostic Method .... https://ieeexplore.ieee.org/document/8894694 Accessed 2023/3/23.