集中研究分析了我國現(xiàn)行獲取SST的兩大經(jīng)典技術(shù)，分別對同化技術(shù)、衛(wèi)星遙感反演海表面溫度的優(yōu)缺點進(jìn)行了分析，尤其對其協(xié)同與互補性進(jìn)行了對照，并給出了二維信息融合方程。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的算法研究給出基于證據(jù)組合規(guī)則的融合計算方法，嘗試用不確知性信息融合技術(shù)解決SST問題，與數(shù)據(jù)同化等單一技術(shù)相比，經(jīng)過改進(jìn)的D-S組合規(guī)則可以較好地的發(fā)現(xiàn)和處理不確知性，適合SST問題特點；可能性計算填補了Bayes理論先/后驗概率法則的盲區(qū)，模糊技術(shù)的應(yīng)用可以對差值分級估計，便于融入經(jīng)驗數(shù)據(jù)；該方法能夠有效地匯總多渠道信息，通過一致性和沖突評價實現(xiàn)多渠道優(yōu)勢互補，這種模式在我國建設(shè)分布式多技術(shù)高清晰度探測過程中占有越來越重要的位置；從表達(dá)方式上，軟融合策略用分級估計誤差對各級別可能的性量化乃至總體置信度評價取代了簡單的范圍誤差表示法，更確切地提供了結(jié)論的可能性區(qū)域；實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果分析都在互補區(qū)效果明顯；方法對潮汐、鹽、密度獲取等類似問題亦有效。海洋的廣闊決定了信息獲取的難度，對精度和準(zhǔn)確率的評判成為瓶頸，因此不確知性信息的容納、攜帶、融合乃至決策也是擺在信息融合技術(shù)面前的新課題，這一難題的攻克，不僅將提高數(shù)字海洋技術(shù)的先進(jìn)性和實用性，也會給信息融合技術(shù)賦予新的內(nèi)涵，因此，在該領(lǐng)域的各種探索和研究對后期的全面研發(fā)都將是有意義的。

熱心網(wǎng)友

我冒昧地翻譯了您的前3個段落，不知您是否滿意。今天沒時間了，明天我會接著把第4段也一并譯完的。

熱心網(wǎng)友

因為真的比較難。不敢翻哦