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随着空间科学技术的发展、新型传感器的不断出现以及各种遥感卫星的成功发射，涌现出大量的、不同空间分辨率的、不同光谱分辨率的可见光、近远红外、微波辐射和侧视雷达影像数据，从而构成了用于全球变化研究、环境监测、资源调查、灾害防治的多层次立体遥感影像金字塔(李德仁，1994)，人类进入了一个多层次、立体、多角度、全方位和全天候对地观测的新时代。面对如此丰富的对地观测数据，如何充分利用它们，这是一项十分重要而又有益的工作。
多源遥感影像数据融合是从遥感影像中提取更丰富、更可靠、更有用信息的最有效的手段之一，也是当前国际遥感影像数据处理领域的研究热点之一。随着遥感影像数据融合技术的不断发展，将这些具有冗余性、互补性和合作性信息的多源遥感影像数据融合起来进行信息提取已成为复杂信息环境下精确获取和准确理解综合对地观测信息的重要手段。
论文在像素级影像数据融合的研究中，分析了已有的影像数据融合方法，并实验证明基于小波变换影像数据融合法是增强影像空间信息并保持影像光谱特性的非常有效，也是非常稳定的方法。针对已有的基于小波变换的融合方法在融合中可能存在的问题(可能丢失多光谱影像中的部分空间信息，引进多余的高分辨率影像的细节信息而增加融合影像光谱扭曲)，同时基于多光谱影像与高空间分辨率影像间的差异主要在影像的边缘部分，多光谱影像缺乏高空间分辨率影像所具有的丰富的空间细节信息，缺乏精细的影像边缘信息，提出了边缘调制的影像数据融合法。在决策级影像数据融合的研究中，考虑到由于遥感成像系统的限制，遥感影像中存在大量的混合像素，使得在影像分类过程中存在不确定性；并且遥感影像中空间相邻像素之间存在一定的空间相关性，相邻像素可以提供有利于分类的空间信息；而空间特征与光谱响应特征又是相互独立、互不相关的特征，综合这两个独立子空间中的特征信息是困难和复杂的，相互独立的特征对分类过程的影响存在差异，论文将神经网络、证据理沦等理论综合引入到遥感影像融合中，进行了顾及影像空间信息的决策级影像数据融合，以减弱影像分类对影像特征影响度差异性的依赖，降低影像分类的不确定性，充分利用高空间分辨率影像丰富的空间特征信息。当前随着高空间分辨率影像不断的涌现与普及，影像间存在较大的空间分辨率差异的高空间分辨率影像与多光谱影像融合的情况随处可见。由于高分辨率影像数据中包含较多的多光谱影像所缺乏的高频细节信息，简单地引入高空间分辨率影像中的高频细节信息是不合适的。因此论文改进了自适应边缘调制法进行高分辨率影像融合，通过比较平均梯度来衡量融合后各波段影像空间分辨率的变化，同时分别通过比较融合前后影像的色度和饱和度相关系数的大小来评价结果影像的光谱特性。论文在查阅国内外遥感影像数据融合论文资料的基础上，对遥感影像数据融合进行了多方面的探索。所做的工作如下：
1．论述了信息融合和影像数据融合的基本概念，回顾了国内外影像数据融合的发展状况，分析了数据融合的类型、层次，数据融合处理的流程，为正确理解影像数据融合理论提供了有益的参考。
2．研究和探讨了像素级遥感影像数据融合方法。根据高空间分辨率影像在融合中的所扮演的角色，将像素级影像数据融合方法分为三类：直接替换法、部分叠加法和相关变换法。详细介绍了直接替换法中的IHS变换法和PCA主成分变换法、部分叠加法中的小波变换法以及相关变换法中乘积法、Brovey法等影像融合方法的特点，数据处理的流程，并应用具体的实验资料进行了分析研究。通过定性和定量的统计分析可知：在像素级影像数据融合中，小波变换融合法是增强影像空间信息并保持影像光谱特性的非常有效，也是非常稳定的方法。
3．对于不同类型不同层次的影像融合问题，采用了不同的定量评价指标进行融合影像质量的评价。在像素级影像数据融合中，针对影像间存在较小空间分辨率差异的情况(通常这种差异低于1：10)，采用常用的信息熵、平均梯度、相关系数和偏差指数等指标对融合结果影像进行分析判断是非常有效的。当影像间存在较大空间分辨率差异时(通常这种差异高于1：10)，即对于高空间分辨率影像与多光谱影像之间的融合问题，通过比较平均梯度来衡量融合后各波段影像空间信息的变化，同时分别通过比较融合前后IHS空间中影像的色度和饱和度相关系数的大小来评价结果影像的光谱特性。在决策级影像数据融合中，除了采用常用的总体分类精度、用户精度、生产精度和Kappa系数来分析分类融合后影像分类精度的高低，论文还通过Z统计指标来检验比较两类分类结果间是否存在显著性差异，取得了较好的效果。
4．鉴于小波变换融合法在增强影像空间信息并保持影像光谱特性方面的高效性，论文对目前各类基于小波变换的影像数据融合法进行了分析探讨，针对采用提取同尺度各原始待融合影像的高频小波系数作为融合结果影像的高频成分中可能存在的问题(可能丢失多光谱影像的空间信息，引进多余的高分辨率影像的细节信息易增加融合影像光谱扭曲)，同时基于影像边缘在小波域中对应的系数极大值具有尺度间传递性，而噪声突变点不具有这种传递性的特点，提出了边缘调制影像数据融合法，通过实验进行定性定量分析，从而证明所提的融合方法是合理有效的。
5．针对目前国内外学者比较热衷于研究的决策级影像数据融合问题，论文进行了顾及空间信息的决策级影像数据融合。利用神经网络具有良好的自组织、自学习性和较强的容错性以及D—S证据理论在处理不确定性信息方面所具有的柔韧性，论文将神经网络与证据理论结合起来，利用影像的空间纹理和光谱信息特征，分别对高空间分辨率影像和多光谱影像进行决策级融合，提高了影像的分类识别率。
6．高分辨率影像数据的融合是当前影像数据融合的一个重要的发展方向。高分辨率影像融合时影像间存在较大的空间分辨率差异，同时高分辨率影像数据中包含较多的多光谱影像所缺乏的高频细节信息，简单地引入高空间分辨率影像中的高频细节信息是不合适的。同时基于多光谱影像与高空间分辨率影像间的差异主要在影像的边缘部分，因此论文改进了自适应边缘调制法进行高分辨率影像融合，文中以资源二号卫星全色影像与TM多光谱影像以及IKONOS全色影像与TM多光谱影像为实验资料进行了融合实验，实验结果表明这种融合方法是正确可靠的。