《多源監測信息融合技術及應用》面向水利信息化領域，詳細介紹多源監測信息融合的基本原理和方法，并結合作者近年來對于水環境監測、灌區監測信息融合技術的研究與應用實踐，詳細介紹相關融合應用模型、方法和技術。《多源監測信息融合技術及應用》共分8章，主要內容包括：多源信息融合技術，水環境多源監測信息融合模型、方法、技術與系統，灌區多源監測信息融合模型、方法、技術與系統等。
電子信息工程、工業自動化、計算機應用、儀器科學與技術等相關專業研究生和高年級本科生、科研人員、工程技術人員
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 多源信息融合 1
1.1.1 多源信息融合的概念 1
1.1.2 多源信息融合的工作原理 2
1.2 多源信息融合處理過程 4
1.2.1 多源信息融合處理框架 4
1.2.2 典型的融合處理過程 5
1.3 多源信息融合系統的模型 6
1.3.1 功能模型 6
1.3.2 結構模型 9
1.4 多源信息融合方法 12
1.4.1 多源信息融合方法分類 12
1.4.2 常用的多源信息融合方法 13
1.5 多源信息融合有效性評估 18
1.5.1 多源信息融合有效性的定性分析與評估 19
1.5.2 基于證據理論的融合有效性分析 22
1.5.3 多源信息融合有效性的定量分析與評估 25
第2章 水環境多源監測信息融合系統 27
2.1 研究背景 27
2.1.1 問題的提出 27
2.1.2 國內外研究現狀 28
2.2 水環境監測技術 30
2.2.1 水質監測技術、儀器與分析方法 30
2.2.2 遙感及水環境遙感監測 35
2.3 水環境多源監測信息融合系統設計 37
2.3.1 系統的層次結構 37
2.3.2 系統的概念模型 39
2.3.3 系統的總體設計 41
2.4 基于WSN的地面水環境監測信息獲取與處理 43
2.4.1 WSN網絡和通信基礎設施相結合的系統設計 44
2.4.2 LEACH路由協議 47
2.4.3 基于動態成簇的路由算法 50
2.5 基于Agent的多傳感器管理 58
2.5.1 基于知識的多傳感器管理 58
2.5.2 多傳感器管理的功能和任務 60
2.5.3 基于Agent的多傳感器管理 62
第3章 水環境多源監測信息融合處理 66
3.1 水環境多源監測信息融合方法綜述 66
3.1.1 地面監測信息融合處理 67
3.1.2 遙感圖像信息融合處理 67
3.1.3 基于遙感和地面監測的水質信息融合處理 69
3.2 基于廣義回歸神經網絡的水質空間分布分析 74
3.2.1 廣義回歸神經網絡的水質空間分布模型 74
3.2.2 計算分析 78
3.3 基于黑板結構的信息融合專家系統 80
3.3.1 功能模塊及流程設計 80
3.3.2 驗證與分析 82
3.4 水環境遙感與地理信息系統的信息集成 87
3.4.1 遙感和地理信息系統信息集成 87
3.4.2 遙感和地理信息系統集成系統的模式 88
3.4.3 水環境遙感和地理信息系統的空間數據組織、管理與分析 88
3.4.4 太湖水環境多源監測信息管理系統 90
第4章 水環境多源監測信息融合的證據理論方法 93
4.1 證據理論 93
4.1.1 基本概念 94
4.1.2 Dempster組合規則 94
4.1.3 沖突證據組合方法 95
4.2 河口地面監測信息融合 99
4.2.1 信息融合模型 99
4.2.2 基于證據理論的信息融合 100
4.2.3 基于BP網絡的信息融合 100
4.2.4 驗證與分析 101
4.3 證據理論信息融合計算分析軟件 103
4.3.1 信息融合計算分析軟件設計開發 103
4.3.2 實例分析 106
4.4 湖泊富營養化狀態評估的模糊證據理論方法 107
4.4.1 基于相似性的模糊證據理論 108
4.4.2 湖泊富營養化狀態估計與評價模型 114
4.4.3 驗證與分析 114
4.5 湖泊富營養化狀態評估的 BP 網絡證據理論方法 118
4.5.1 BP網絡證據理論方法 118
4.5.2 監測數據選擇與驗證分析 119
4.6 遙感與地面監測結合的湖泊水質狀態評估 122
4.6.1 研究背景 122
4.6.2 神經網絡證據理論方法 123
4.6.3 驗證與分析 124
4.7 基于多尺度融合的對象級高分辨率遙感影像變化檢測 130
4.7.1 問題分析 130
4.7.2 對象提取 130
4.7.3 對象特征提取及比較 131
4.7.4 多尺度融合 132
4.7.5 方法實現流程 134
4.7.6 驗證與分析 135
第5章 灌區水情信息源分析及渠系水情態勢評估系統 145
5.1 灌區渠系水情態勢評估需求分析 145
5.1.1 國內外研究現狀 146
5.1.2 存在的問題 147
5.2 灌區業務流程和信息流程 148
5.3 灌區水情監測數據的適用性和局限性分析 149
5.3.1 灌區水情信息的種類 149
5.3.2 灌區水情監測系統的功能和結構 149
5.3.3 適用性和局限性 155
5.4 灌區渠系運行仿真模型的適用性和局限性分析 156
5.4.1 灌區渠系運行仿真模型的特點 156
5.4.2 灌區渠系運行仿真模型組成和基于的領域知識基礎 156
5.4.3 適用性和局限性 161
5.5 灌區渠系水情信息不確定性分析 161
5.5.1 監測數據的性 162
5.5.2 監測數據的不性 162
5.5.3 監測數據的不完整性 162
5.5.4 灌溉用水的非計劃性和模糊性 163
5.5.5 干擾用水對灌區水情監測系統和仿真系統的影響分析 163
5.6 灌區渠系水情信息冗余分析 165
5.6.1 監測數據的關聯性 165
5.6.2 估計干擾流量的技術途徑 166
5.6.3 影響監測數據冗余的因素 167
5.7 灌區渠系水情態勢評估系統 168
5.7.1 系統的信息融合功能模型 168
5.7.2 系統的信息融合結構模型 173
第6章 傳感器數量有限條件下的灌區渠系水情狀態估計方法 175
6.1 灌區渠系水情狀態估計問題描述 175
6.1.1 系統變量 175
6.1.2 系統狀態方程和量測方程 176
6.1.3 研究對象比較 178
6.1.4 灌區渠系水情狀態估計的可行途徑 180
6.1.5 基于輸入校正的灌區渠系水情狀態估計方法 181
6.2 基于動態調整虛警率的子系統級狀態估計方法 183
6.2.1 子系統劃分 183
6.2.2 干擾流量需要遵循的關系 183
6.2.3 基于動態調整虛警率的干擾用水假定檢驗方法 186
6.2.4 判別有無干擾用水的動態貝葉斯方法 189
6.2.5 確定干擾用水方案的按隸屬度排序方法 191
6.3 基于領域模型、隸屬度及小二乘準則的系統級狀態估計方法 193
6.3.1 系統級狀態方程和量測方程 193
6.3.2 系統級狀態估計的水位目標 194
6.3.3 系統級狀態估計的流量目標 194
6.3.4 基于水位、流量多目標的系統級狀態估計 195
6.3.5 基于松弛隸屬度約束的系統級協調方法 195
6.4 灌區渠系水情狀態估計流程 196
6.5 模擬試驗 198
6.5.1 模擬試驗方法 198
6.5.2 模擬試驗對象 199
6.5.3 模擬試驗情景和結果 199
第7章 灌區渠系水情態勢評估方法 205
7.1 灌區渠系水情態勢評估途徑分析 205
7.1.1 基于經驗和專業知識的渠系水情態勢評估方法 205
7.1.2 基于實時水情監測數據外推的渠系水情態勢評估方法 206
7.1.3 基于水情圖像分析的渠系水情態勢估計方法 206
7.2 基于灌區渠系水情狀態估計的態勢評估方法 206
7.2.1 灌區渠系水情態勢評估的定義 207
7.2.2 動態跟蹤和態勢預測 207
7.2.3 基于動態觀察窗口的態勢元素提取和賦值 208
7.2.4 在時間域上按可信度進行綜合的態勢估計和評價方法 213
7.2.5 態勢評估流程 214
7.2.6 態勢評估有效性分析 216
7.3 擴大灌區渠系水情態勢評估信息來源的方法 217
7.3.1 進一步利用實時監測數據的途徑 217
7.3.2 基于擴大信息源的態勢元素提取和賦值 217
7.3.3 基于擴大信息源的態勢估計方法 219
7.4 模擬試驗 219
7.4.1 模擬試驗方法 220
7.4.2 模擬試驗情景設定 220
7.4.3 實際系統運行結果 221
7.4.4 態勢預測和態勢評價結果 221
7.4.5 態勢評估結果分析 224
7.5 與其他態勢預測方法的比較 225
7.5.1 輸入校正態勢預測方法與實時監測數據趨勢分析方法的比較 225
7.5.2 輸入校正態勢預測方法與非輸入校正態勢預測方法的比較 227
第8章 灌區渠系水情態勢評估技術應用 229
8.1 基于狀態估計并考慮降雨影響的灌區運行決策方法 229
8.1.1 問題的提出 229
8.1.2 降雨對灌溉過程的影響分析 229
8.1.3 降雨信息的獲取 230
8.1.4 狀態估計信息與降雨的關聯性分析 231
8.1.5 考慮降雨影響的灌區運行決策方法 232
8.1.6 模擬試驗 235
8.2 基于態勢預測的閘門調節技術 239
8.2.1 問題的提出 239
8.2.2 閘門調節模型概述 239
8.2.3 渠系水流特性對閘門調節的影響分析 240
8.2.4 基于態勢預測信息的閘門調節模型 242
8.2.5 閘門調節的信息融合 244
8.2.6 模擬試驗 245
8.2.7 閘門調節改進方法的推廣 247
8.3 基于態勢預測的灌區渠系水情監測數據錯誤判別技術 249
8.3.1 問題的提出 249
8.3.2 判別監測數據錯誤的途徑 250
8.3.3 基于態勢預測的證據獲取技術 251
8.3.4 數據錯誤判別的證據理論模型 252
8.3.5 模擬試驗 254
參考文獻 258
索引 269
