摘 要
随着现代测绘技术的不断发展，数据融合技术在提高测绘精度、效率及可靠性方面发挥着日益重要的作用。本研究旨在探讨测绘工程中数据融合技术的方法与应用，针对多源异构数据难以有效整合的问题，提出基于多传感器协同观测的数据融合框架，通过建立统一的数据模型和标准化接口，实现不同类型传感器数据的无缝集成。采用卡尔曼滤波、神经网络等先进算法对多源数据进行预处理、特征提取与优化融合，实验结果表明该方法能够显著提高定位精度达20%，增强数据稳定性。创新性地引入了自适应权重调整机制，根据不同环境动态优化融合参数，使系统具备更强的鲁棒性和适应性。研究成果为复杂环境下高精度测绘提供了新的解决方案，对推动测绘工程技术进步具有重要意义。
关键词
数据融合技术；多传感器协同观测；卡尔曼滤波
目 录
1 引言 1
2 数据融合技术基础理论 1
2.1 数据融合的基本概念 1
2.2 常用数据融合算法分析 2
2.3 测绘工程中的数据特征 2
3 数据融合在测绘工程中的应用 3
3.1 地理信息系统中的应用 3
3.2 遥感影像处理中的应用 4
3.3 精准定位系统中的应用 4
4 数据融合技术实施方法 5
4.1 数据预处理技术 5
4.2 多源数据融合策略 6
4.3 质量评估与优化方法 6
5 结论 8
参考文献 9
致 谢 10
