7.4 融合算法：贝叶斯方法、卡尔曼滤波、深度多模态网络

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7.4 融合算法：贝叶斯方法、卡尔曼滤波、深度多模态网络 7.4 融合算法：贝叶斯方法、卡尔曼滤波、深度多模态网络在遥感科学的宏伟画卷中，我们如同站在瞭望塔上的观测者，每日接收着来自不同“信使”的情报。光学卫星描绘着地表的色彩与纹理，合成孔径雷达（SAR）穿透云雾揭示着结构与介电特性，激光雷达则精确勾勒出三维的地形起伏。然而，这些信使说着不同的“语言”，携带着各自的“偏见”与“噪音”。如何从这些嘈杂、不完整甚至相互矛盾的信号中，提炼出关于我们星球的确定知识？这便是多源遥感数据融合与协同分析的核心命题，而融合算法，正是破解这道难题的密钥。本节将深入剖析三种极具代表性的融合范式：以概率论为基石的贝叶斯方法、以动态系统为目标的卡尔曼滤波，以及由数据驱动的新兴力量——深度多模态网络。