仿生復(fù)眼型多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合與專題信息提取

徐夢(mèng)溪，施建強(qiáng)

（南京工程學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，江蘇 南京 211167）

0 引言

近年來(lái)，隨著我國(guó)水利綜合信息采集體系建設(shè)的不斷完善和國(guó)家高分重大專項(xiàng)水利高分遙感業(yè)務(wù)應(yīng)用示范系統(tǒng)的建設(shè)，水利信息基礎(chǔ)設(shè)施體系建設(shè)正在向天地網(wǎng)一體的立體信息采集新階段發(fā)展。水利信息立體化綜合采集不僅包括水雨情、水質(zhì)、取用水等信息的采集，也包括互聯(lián)網(wǎng)涉水?dāng)?shù)據(jù)（如社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)月報(bào)、城建供排水日?qǐng)?bào)等所謂“軟”傳感器數(shù)據(jù)）的采集。智能感知的水利信息綜合采集不僅依賴于建設(shè)高效的天地網(wǎng)一體化立體監(jiān)測(cè)（以下簡(jiǎn)稱立體監(jiān)測(cè)）系統(tǒng)，還依賴于對(duì)來(lái)自地面站網(wǎng)、不同衛(wèi)星遙感平臺(tái)等眾多傳感器進(jìn)行融合處理的效能。

各種傳感器及多傳感器系統(tǒng)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)，多源數(shù)據(jù)是融合加工的對(duì)象，協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理是數(shù)據(jù)融合的核心[1][2]1233[3]28–29。立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合與專題信息提取的基本原理是：采用多層次、多尺度耦合關(guān)聯(lián)的綜合信息處理方式，充分利用傳感器資源，利用這些海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源在時(shí)空上的互補(bǔ)與冗余，依據(jù)一定的準(zhǔn)則進(jìn)行整合，重構(gòu)生成能夠準(zhǔn)確表達(dá)和完整描述監(jiān)測(cè)對(duì)象特征，及其發(fā)生發(fā)展過程的空間對(duì)應(yīng)、時(shí)間連續(xù)的高質(zhì)量信息。

立體監(jiān)測(cè)的多傳感器系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于軍事、海洋、氣象、環(huán)境、資源、水利、農(nóng)業(yè)、交通等領(lǐng)域，如：美國(guó)海軍 CEC（協(xié)同作戰(zhàn)能力）多平臺(tái)多傳感器信息融合系統(tǒng)，美國(guó)陸軍一體化防空與反導(dǎo)作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)，美國(guó)綜合海洋觀測(cè)系統(tǒng)；我國(guó)在建的基于天基信息融合的海洋智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，規(guī)劃建設(shè)的天地一體化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)預(yù)警體系等。從 2005 年起，Information Fusion雜志在信息融合體系結(jié)構(gòu)、理論與方法及應(yīng)用等方面出版了一系列?？?，反映了國(guó)際上信息融合研究的進(jìn)展[2]1234[3]30。

面向防汛抗旱、水資源管理、水土保持監(jiān)督管理、水生態(tài)環(huán)境保護(hù)的一類水利立體監(jiān)測(cè)體系，其獲取手段的多樣化及監(jiān)測(cè)要素的多元化，使得數(shù)據(jù)/信息的類型呈現(xiàn)出海量異構(gòu)、多源多尺度、多周期多速率等多類型特征，在數(shù)據(jù)形式（屬性/模態(tài)/維度/結(jié)構(gòu)/量綱）、時(shí)間和空間尺度、分辨力、誤差量級(jí)上均存在很大差異。對(duì)于水利立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合，目前多聚焦于局部、單項(xiàng)性的或某一層級(jí)的數(shù)據(jù)融合方法的研究[4–5]，多見于單一（或少數(shù)）衛(wèi)星遙感平臺(tái)與地面單（或少數(shù)）要素傳感器間、雷達(dá)/可見光/熱紅外遙感間的所謂“靜態(tài)”及某一層級(jí)的融合，有關(guān)基于系統(tǒng)科學(xué)方法論對(duì)立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合處理的研究還有待深入。針對(duì)不同遙感平臺(tái)和地面站網(wǎng)的多源多尺度數(shù)據(jù)時(shí)空配準(zhǔn)與匯聚，以及水利立體監(jiān)測(cè)的全局性優(yōu)化與信息整合存在的困難，本研究基于仿生復(fù)眼信息獲取與處理的策略，設(shè)計(jì)和提出一種水利立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式，即，仿生復(fù)眼型多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合與專題信息提取系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)）的設(shè)計(jì)模式，為多衛(wèi)星遙感平臺(tái)與地面站網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)匯聚與全局性信息整合提供新的解決方案。

1 蠅復(fù)眼及其工程化模擬與應(yīng)用

1.1 蠅復(fù)眼結(jié)構(gòu)與視覺信息加工處理的神經(jīng)通路

蠅類昆蟲果蠅屬昆蟲綱雙翅目果蠅科。生物學(xué)家從始于對(duì)蠅類昆蟲視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行解剖學(xué)、形態(tài)學(xué)研究，發(fā)展到 20 世紀(jì) 70 年代，逐漸在細(xì)胞水平上對(duì)蠅視覺系統(tǒng)中單個(gè)神經(jīng)細(xì)胞的特性、各神經(jīng)節(jié)對(duì)朝向和運(yùn)動(dòng)刺激的簡(jiǎn)單及復(fù)雜感受野，以及視神經(jīng)回路等有了較為全面的了解。近 30 a 來(lái)，對(duì)蠅視覺系統(tǒng)的研究已深入到分子水平[6]63[7]314–315[8–10]。

果蠅的頭部有 1 對(duì)復(fù)眼，3 只小的單眼（用于導(dǎo)航）和 1 對(duì)觸角。果蠅復(fù)眼的形狀呈曲面型，由小眼成簇排列而成，屬神經(jīng)重疊性復(fù)眼。每只小眼都能單獨(dú)攝像，小眼之間有不透光的色素細(xì)胞分隔，只能夠檢測(cè)來(lái)自 1 個(gè)極小空間區(qū)域內(nèi)不同水平的光線，在小眼視網(wǎng)膜上形成 1 個(gè)像點(diǎn)，整個(gè)復(fù)眼成像是由眾多小眼形成的像點(diǎn)拼合而成的一幅鑲嵌圖像。果蠅的復(fù)眼分布在頭部的兩側(cè)，視角是 180°，單側(cè)復(fù)眼大約有 750～800 個(gè)小眼，長(zhǎng)柱狀結(jié)構(gòu)按六角形排列，相鄰小眼之間的夾角大約是 5°[6]63。每只小眼都自成體系，由角膜、晶錐、感桿束、色素細(xì)胞和基膜等組成。小眼感光細(xì)胞（具有光轉(zhuǎn)化能力的一類特殊神經(jīng)細(xì)胞，也稱視網(wǎng)膜細(xì)胞）接受場(chǎng)景光場(chǎng)的光子投射，形成視覺神經(jīng)感知的傳像信號(hào)。盡管蠅復(fù)眼分辨力受到像點(diǎn)的限制，分辨力低，但具有視野大、低畸變、超高時(shí)間分辨率和對(duì)光照要求低等特征。復(fù)眼不僅使蠅以點(diǎn)陣的方式看到靜態(tài)物體，同時(shí)也能夠感受到光線變化，即蠅相對(duì)于環(huán)境的運(yùn)動(dòng)，復(fù)眼可以看到四周的情況，一次看清近處幾乎所有的物體。場(chǎng)景光場(chǎng)被不同小眼中的不同感光細(xì)胞所感受，并產(chǎn)生各像點(diǎn)物像的光電轉(zhuǎn)換響應(yīng)，來(lái)自不同小眼的各像點(diǎn)物像在復(fù)眼視網(wǎng)膜上鑲嵌聚集，最終與后面通向蠅腦內(nèi)兩側(cè)的薄板、視髓質(zhì)、小葉及小葉板神經(jīng)節(jié)層相連，接收由復(fù)眼發(fā)送的傳像信號(hào)，經(jīng)過多層神經(jīng)節(jié)層加工處理，再匯聚到腹外側(cè)原腦區(qū)，最后到達(dá)中央腦的各個(gè)腦結(jié)構(gòu)，形成復(fù)眼視覺信息加工處理的神經(jīng)通路[6]63–64[7]315–318。

每只小眼中包含 8 個(gè)感光細(xì)胞和其他一些色素細(xì)胞，感光細(xì)胞分別稱為 R1～R8，其中 R1～R6 居于小眼的外圍分布，圍繞位居中間的 R7 和 R8 排列成圓環(huán)狀。R1～R6 分別分布于視網(wǎng)膜的整個(gè)深度，從視網(wǎng)膜上部（遠(yuǎn)端）延伸到下部（近端），而 R7位于視網(wǎng)膜上半部，R8 位于視網(wǎng)膜下半部分。視紫紅質(zhì)作為視覺光色素（視色素）在被光刺激時(shí)會(huì)改變視蛋白分子結(jié)構(gòu)，對(duì)光線感知和視像的形成產(chǎn)生作用。R1～R6 含視紫紅質(zhì)，負(fù)責(zé)大范圍光譜的色覺（色感覺）；R7 對(duì)紫外光線敏感，R8 對(duì)藍(lán)、綠光敏感，R7 和 R8 含有不同的視紫紅質(zhì)，負(fù)責(zé)感知偏振光和色覺[11]。

復(fù)眼視覺過程由光學(xué)、化學(xué)和神經(jīng)處理等過程構(gòu)成，包含視覺接收（感受）和認(rèn)知兩大部分。復(fù)眼能夠感受到光強(qiáng)、光譜、顏色及偏振等光學(xué)信息，通過視網(wǎng)膜進(jìn)入眼體，光感受和信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)發(fā)生在感桿中，感桿束的軸突輸入到薄板層，薄板連接視髓質(zhì)，視髓質(zhì)連接小葉及小葉板，最后接入中央腦。復(fù)眼視覺信息加工的神經(jīng)通路[7]317如圖 1 所示，圖中顯示了復(fù)眼視覺系統(tǒng)從眼睛、薄板、視髓質(zhì)、小葉及小葉板，經(jīng)腹外側(cè)神經(jīng)髓（VLNP，位于腹外側(cè)原腦區(qū)）再到中央腦的連接。由薄板、視髓質(zhì)、小葉及小葉板 4 個(gè)部分組成的多層神經(jīng)纖維網(wǎng)結(jié)構(gòu)，也稱視葉結(jié)構(gòu)，或稱視葉神經(jīng)節(jié)層，是把復(fù)眼的感光部和蠅腦聯(lián)系起來(lái)的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖 1 復(fù)眼視覺信息加工的神經(jīng)通路

1.2 復(fù)眼系統(tǒng)的工程化模擬與應(yīng)用

類似于光學(xué)成像系統(tǒng)，蠅的小眼可分為集光器、感光器，集光器在外，感光器在內(nèi)。小眼角膜（也稱角膜晶體或透鏡）是復(fù)眼的最外層結(jié)構(gòu)，向外凸起。角膜和位于角膜之下的晶錐是復(fù)眼最外面的透明部分，類似光學(xué)凸透鏡，角膜、晶錐組成成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)集光（屈光）和透光功能，把光線聚焦到感光細(xì)胞上。感光器由感光細(xì)胞（視網(wǎng)膜細(xì)胞）、色素細(xì)胞和感桿束組成。感桿是光感覺神經(jīng)元在小眼內(nèi)的桿狀特化結(jié)構(gòu)以完成特定的功能，感桿由細(xì)胞膜向中腔伸出大量微絨毛（約 30 000～50 000 個(gè)微絨毛）形成，多個(gè)感桿集合成感桿束，光線沿自己的小眼感桿束傳播，并在這里進(jìn)行光-生物化學(xué)反應(yīng)，完成從光信號(hào)到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，形成對(duì)像點(diǎn)的時(shí)空編碼。感桿束軸突穿過復(fù)眼底部的視神經(jīng)孔與視葉結(jié)構(gòu)神經(jīng)纖維網(wǎng)相連。

復(fù)眼是蠅飛行控制的關(guān)鍵，飛行控制由 2 個(gè)獨(dú)立的并行通道完成，即大場(chǎng)景（LF）和小場(chǎng)景（SF）系統(tǒng)[12–13]。SF 系統(tǒng)在視網(wǎng)膜圖像相對(duì)高的振動(dòng)頻率下對(duì)小的目標(biāo)產(chǎn)生響應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的分辨和凝視。LF 系統(tǒng)在視網(wǎng)膜圖像的低頻偏移情況下產(chǎn)生扭矩響應(yīng)，所產(chǎn)生的扭矩用于消除在飛行過程中因空氣擾動(dòng)、自身飛行動(dòng)力失衡等原因造成的意外偏差，穩(wěn)定飛行路線，跟蹤目標(biāo)，使其位于視覺敏感區(qū)域的中心位置。在 LF 和 SF 系統(tǒng)中分別有池細(xì)胞（PC）用來(lái)控制和管理各自的輸出，其中：LF 系統(tǒng)中， PC 具有選通增強(qiáng)與帶阻抑制性質(zhì)；SF 系統(tǒng)中，PC 對(duì)于順時(shí)針與逆時(shí)針方向的運(yùn)動(dòng)具有 2 類不同的敏感性。

LF-SF 系統(tǒng)中 LPTC（Lobula Plate Tangential Cell），STMD（Small Target Motion Detectors），以及LGMD（Lobula Giant Movement Detector）一類細(xì)胞均為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)所涉及的高階神經(jīng)元，其中：LPTC 神經(jīng)元對(duì)較大范圍內(nèi)的目標(biāo)均較為敏感；LGMD 神經(jīng)元?jiǎng)t對(duì)于較小局部范圍內(nèi)特征變化敏感，同時(shí)通過快速極化和慢速去極化的自適應(yīng)處理機(jī)制能有效抑制背景噪聲；STMD 位于復(fù)眼后端視覺神經(jīng)中樞的中央髓質(zhì)神經(jīng)元層，具有模式判別功能，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的感知。

復(fù)眼能夠感知外界物體的形狀、尺度、位置、顏色和偏振光信息，而且蠅視覺系統(tǒng)中的神經(jīng)元會(huì)隨著行走或飛行的結(jié)果而增加響應(yīng)性，快速地感知相對(duì)于環(huán)境的運(yùn)動(dòng)，還能不斷地校正與穩(wěn)定飛行方向，以及對(duì)目標(biāo)定位并追蹤或規(guī)避目標(biāo)。相比人類每秒最多能辨別出 25 幅離散的圖像，蠅每秒能甄別出超過 100 幅的獨(dú)立圖像，而且能夠根據(jù)目標(biāo)接近的速度，決定逃逸響應(yīng)方式，或以近乎閃電般的反應(yīng)速度改變其飛行方向而無(wú)需事先進(jìn)行姿態(tài)調(diào)整，或執(zhí)行一系列定向調(diào)整后逃逸。

在神經(jīng)生物學(xué)領(lǐng)域取得的系統(tǒng)化成果支持下，仿復(fù)眼信息處理的工程化模擬及應(yīng)用研究也取得了一系列成績(jī)[14–15]，如：Xu 等[16]提出模仿蝗蟲和果蠅視覺系統(tǒng)的視覺注意力模型；Shabayek 等[17]指出嵌入式仿生視覺系統(tǒng)將是未來(lái)機(jī)器人導(dǎo)航及場(chǎng)景感知系統(tǒng)的重要構(gòu)成；黃鳳辰等[18]提出受果蠅視覺啟發(fā)的多光譜遙感影像小目標(biāo)檢測(cè)方法。在結(jié)合仿生應(yīng)用研究成果的仿復(fù)眼視覺裝置研究方面，已有較廣泛的應(yīng)用[19]，包括：采用常規(guī)光學(xué)鏡頭緊密排列形成環(huán)形或球形架構(gòu)的仿復(fù)眼 CCD 陣列相機(jī)；西澳大學(xué)研制的復(fù)眼視覺傳感器；美國(guó)伯克利大學(xué)研制的基于微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）技術(shù)的仿復(fù)眼視覺傳感器；伊利諾伊大學(xué)厄本那-香檳分校研制的人造同位復(fù)眼照相機(jī)[20]；美國(guó)空軍采用仿復(fù)眼多孔徑大視場(chǎng)技術(shù)的武器制導(dǎo)；近年來(lái)已經(jīng)產(chǎn)品化的仿復(fù)眼微透鏡陣列等。

復(fù)眼視覺系統(tǒng)通過對(duì)光信息的采集，光電信號(hào)的轉(zhuǎn)換、融合及編碼，視覺信息經(jīng)過各個(gè)腦結(jié)構(gòu)神經(jīng)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與認(rèn)知，最終果蠅能夠看到視像并對(duì)視像做出反應(yīng)，從而完成復(fù)眼視覺過程的獲取—加工—認(rèn)知流程。蠅憑借有限分辨率的復(fù)眼系統(tǒng)及其有限的計(jì)算資源，能實(shí)現(xiàn)高復(fù)雜自然場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤并快速做出反應(yīng)，但這對(duì)于已經(jīng)掌握高分辨率成像技術(shù)和具有高端數(shù)據(jù)處理技術(shù)的人類而言卻仍是一大挑戰(zhàn)。借鑒和模擬復(fù)眼視覺信息加工處理的神經(jīng)通路機(jī)制及特有的簡(jiǎn)約計(jì)算范式，可為在天地網(wǎng)一體的水利立體監(jiān)測(cè)體系中實(shí)現(xiàn)多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合與專題信息提取的應(yīng)用服務(wù)，提供新的研究視角。

2 立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式

受蠅類復(fù)眼能夠同時(shí)接收多通道信息的機(jī)理，以及對(duì)多通道信息匯聚、整合形成對(duì)整個(gè)觀測(cè)場(chǎng)景和目標(biāo)信息感知所具備的能力的啟發(fā)，構(gòu)建天-地多傳感器系統(tǒng)與仿生復(fù)眼系統(tǒng)關(guān)聯(lián)集成的平臺(tái)，將傳感器獲取的不同模態(tài)信息（地面站網(wǎng)數(shù)據(jù)、遙感影像等）按照一定規(guī)則，映射為若干個(gè)虛擬的“小眼”群陣列掃描采樣，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的仿蠅復(fù)眼感知計(jì)算算法，建立監(jiān)測(cè)信息融合仿生復(fù)眼系統(tǒng)。多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合與專題信息的提取，在水利立體監(jiān)測(cè)體系中作為一種應(yīng)用服務(wù)，圖 2 示意了立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)模式，即一種仿復(fù)眼機(jī)制的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案。

圖 2 立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)模式

水利立體監(jiān)測(cè)平臺(tái)是以廣域通信公共網(wǎng)絡(luò)、水利業(yè)務(wù)網(wǎng)、水利政務(wù)內(nèi)網(wǎng)、衛(wèi)星通信網(wǎng)、邊緣網(wǎng)絡(luò)等水利信息網(wǎng)絡(luò)連接組成的信息傳輸平臺(tái)，基礎(chǔ)和應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)的多源數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，通過對(duì)多星遙感、數(shù)以萬(wàn)計(jì)的地面測(cè)站傳感器在不同的地理空間位置和時(shí)間尺度上的關(guān)聯(lián)和融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的有效信息捕捉及專題信息提取。

虛擬的“小眼”陣列是連接水利立體監(jiān)測(cè)平臺(tái)與仿生復(fù)眼融合中心的橋梁。根據(jù)應(yīng)用需求可設(shè)計(jì)K個(gè)“小眼”群，由K個(gè)“小眼”群組成小眼陣列，經(jīng)全景掃描，匯聚拼合成對(duì)整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域采樣的數(shù)據(jù)集合序列?！靶⊙邸比旱妮斎肟山邮仗幚聿煌哪B(tài)信息，分別設(shè)計(jì)為遙感影像、地面站網(wǎng)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)記錄、數(shù)值模擬等幾類采樣“小眼”群。以滑動(dòng)掃描方式模擬復(fù)眼結(jié)構(gòu)中若干只“小眼”對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行可重疊采樣。

融合中心為復(fù)眼視覺信息獲取與處理機(jī)制的工程化模擬系統(tǒng)，即仿生復(fù)眼型立體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合處理的中心。融合處理中心的功能主要包括：

1）預(yù)處理。對(duì)遙感影像進(jìn)行幾何、大氣校正；對(duì)地面站網(wǎng)和不同遙感平臺(tái)獲取的信息，模擬“小眼”采集信息的形式在薄板層進(jìn)行匯聚、仿生壓縮傳感與表征。

2）基于仿高階神經(jīng)元（LPTC，LGMD 及STMD）進(jìn)行多尺度-異步時(shí)空基準(zhǔn)下的匹配復(fù)合，完成時(shí)空配準(zhǔn)與數(shù)據(jù)匯聚涉及時(shí)空的匹配復(fù)合、時(shí)間同步和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換等功能。

3）基于仿 LF 和 SF 系統(tǒng)協(xié)同的專題信息反演與提取，利用不同空間和光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)“小眼”群和地面站網(wǎng)數(shù)據(jù)“小眼”群采樣的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)局部觀測(cè)區(qū)域的高精度專題信息反演與提取，如水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)的水體組分（葉綠素、懸浮物等）等專題信息提取。

4）仿池細(xì)胞系統(tǒng)管控仿復(fù)眼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理過程，協(xié)調(diào) LF 和 SF 系統(tǒng)算法的分類應(yīng)用，以及對(duì)整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域有效信息的捕捉。

3 結(jié)語(yǔ)

在大規(guī)模建設(shè)水利立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及關(guān)注研究硬件/功能集成的同時(shí)，也需要開展基于信息融合手段支撐提升精細(xì)化觀測(cè)能力的系統(tǒng)性解決方案的研究。本研究提出的仿復(fù)眼機(jī)制的立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式，有別于目前的大多以模型結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，或以非生物機(jī)制的智能方式構(gòu)建融合系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的研究思路。立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式通過基于“小眼”群的全景掃描，將不同遙感平臺(tái)及地面站網(wǎng)的多源數(shù)據(jù)/信息，經(jīng)復(fù)眼視覺系統(tǒng)的薄板層匯聚與拼合，以及基于仿高階神經(jīng)元、LF 和 SF 及池細(xì)胞系統(tǒng)的多層級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的數(shù)據(jù)融合與專題信息提取，這為多遙感平臺(tái)與地面站網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)匯聚與全局性信息整合提供了系統(tǒng)級(jí)解決方案。

進(jìn)一步的研究工作需要在對(duì)立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上，開展仿 LF 和 SF 系統(tǒng)算法下不同層級(jí)融合模型的適應(yīng)性協(xié)調(diào)研究，以及仿池細(xì)胞系統(tǒng)對(duì)整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域有效信息捕捉的管控方法研究等。