1、遙感應用模型綜述,遙感應用模型,按遙感領域分： 高光譜應用 高分辨率應用 合成孔徑雷達應用 激光雷達應用 非傳統(tǒng)遙感應用 按建模機理分： 統(tǒng)計模型 物理模型,國內外成像光譜儀研究,高光譜遙感的起源和發(fā)展 成像光譜儀簡介,高光譜遙感的起源和發(fā)展,提高光譜分辨率,成像光譜儀簡介,如果能實現(xiàn)連續(xù)的窄波段成像，那么就有可能實現(xiàn)地面礦物的直接識別，由此產生了光譜和圖像結合為一體的成像光譜技術。1983 年美國噴氣推進實驗室研制出第一臺航空成像光譜儀（AIS-1）,隨后包括中國在內的許多國家都研制成功了一系列成像光譜儀，其中有以線陣探測器為基礎的光機掃描型，有以面陣探測器為基礎的固態(tài)推掃型，也有以面陣探測

2、器加光機的并掃型。 成像光譜儀主要性能參數(shù)是： （1）噪聲等效反射率差，體現(xiàn)為信噪比； （2）瞬時視場角，體現(xiàn)為地面分辨率； （3）光譜分辨率，直觀地表現(xiàn)為波段多少和波段譜寬。,成像光譜儀簡介,高光譜分辨率遙感信息分析處理，集中于光譜維上進行圖像信息的展開和定量分析，其圖像處理模式的關鍵技術有：超多維光譜圖像信息的顯示，如圖像立方體的生成；光譜重建，即成像光譜數(shù)據(jù)的定標、定量化和大氣糾正模型與算法，依此實現(xiàn)成像光譜信息的圖像-光譜轉換；光譜編碼，尤其指光譜吸收位置、深度、對稱性等光譜特征參數(shù)的算法；基于光譜數(shù)據(jù)庫的地物光譜匹配識別算法；混合光譜分解模型；基于光譜模型的地表生物物理化學過程與參數(shù)

3、的識別和反演算法。 高光譜分辨率成像光譜遙感起源于地質礦物識別填圖研究，逐漸擴展為植被生態(tài)、海洋海岸水色、冰雪、土壤以及大氣的研究中。,主要成像光譜儀,AVIRIS（JPL） OMIS（CHN） PHI（CHN） NEMO（USA） ARIES-1（澳） CHRIS （歐空局） FTVHSI （USA） HYPERION （USA） HIS （德） PRISM （歐空局）,WARFIGHTER-1（USA） HYMAP（澳） PROBE-1 CASI-2（加）,嫦娥光譜,CCD相機拍攝,光譜儀拍攝,高光譜遙感的主要應用領域,國外主要應用領域 國內主要應用領域 國內應用面臨的問題,高光譜國外主要

4、應用領域,大氣 生態(tài)學（葉綠素、外來物種、林業(yè)監(jiān)測） 地質（礦產資源調查、地類識別、考古） 沿海水體 冰雪 火災 環(huán)境調查和監(jiān)測 資源勘查,高光譜國內主要應用領域,赤潮監(jiān)測 內陸水環(huán)境調查 區(qū)域性植物生態(tài)監(jiān)測與精細農業(yè)研究 數(shù)據(jù)處理技術研究 考古,高光譜在地質中的應用,礦體通常都是埋藏在地下，地表不能直接看到，因而遙感衛(wèi)星照片（或遙感航空照片）都不會對地表下面的礦體有直接的反映。在這種情況下，遙感地質工作者通過兩種途徑來獲取找礦信息。一是從宏觀上利用遙感圖像對斷裂構造和巖性的明顯反映來研究成礦背景，從而確定成礦有利區(qū)帶。二是從微觀上識別礦化蝕變，這是重要的找礦信息。這種礦化蝕變的識別必須通過多

5、個光譜波段的遙感圖像才能獲得。而普通的衛(wèi)星遙感圖像只有幾個波段（通常為7個），取得的礦化蝕變信息具有很大的不確定性，影響找礦效果。,高光譜在地質中的應用,對地物精細的光譜特征和地物之間的內在聯(lián)系進行探測，開創(chuàng)了遙感利用地物細分光譜的“指紋效應”直接進行地物屬性識別與信息量化提取的新局面。從應用角度講，高光譜遙感可為資源調查、環(huán)境調查與監(jiān)測、土地動態(tài)監(jiān)測等應用領域提供普通遙感得不到的具體、詳細、精確的信息。從地質調查角度講，高光譜遙感技術的發(fā)展和應用將帶來地質調查方法的一場革命。在地質填圖方面，從區(qū)域場景上，經過光譜編碼可以進行譜形匹配，不僅能識別巖石還能識別礦物，可以利用圖像光譜特征與光譜數(shù)據(jù)

6、庫中光譜的相似性進行巖石識別和分類，從而繪制不同巖石類型的分區(qū)圖，不同構造單元的巖相圖、不同變質程度的變質巖分級圖等專題圖件。在找礦方面，高光譜可以大面積快速準確地識別礦物，為找礦提供了快速有效的手段,高光譜在地質中應用的問題,一是在探測儀器方面，需要有穩(wěn)定可靠的高光譜分辨率和高空間分辨率的儀器； 二是在衛(wèi)星平臺方面，需要合適的衛(wèi)星用于高光譜系統(tǒng)的建設； 三是在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的研發(fā)方面，需要進一步實用化、程序化，建立基礎數(shù)據(jù)處理技術標準； 四是在信息提取與解譯系統(tǒng)的研發(fā)方面，如礦物填圖、土地利用分類、水質監(jiān)測分析等算法或數(shù)據(jù)模型等。,國內應用面臨的問題,傳感器的空間分辨率 機載同步定標有待完善

7、影像的幾何校正 成熟公開的高光譜庫 應用面窄,高光譜遙感圖像分析軟件,國外（JPL、SPAM、SIS、ENVI、PCI） 國內（MAPGIS、HIPAS）,ENVI,ENVI擁有高光譜和多光譜分析工具。用戶可以識別出圖像中純度最高的像元，通過與已知波譜庫的比較確定未知波譜的組分。用戶不但可以使用ENVI自帶的波譜庫，也可以自定義波譜庫，甚至可以組合使用線性波譜分離和匹配濾波技術進行亞像元分解，以消除匹配誤差獲得更精確的結果。,PCI,模塊提供高光譜地物庫，并支持用戶有限光譜通道的光譜庫，即可由用戶自行組合成有限光譜通道（如1020個）的光譜曲線庫。它同時提供用戶各種光譜分析能力，自動地物判識（

8、根據(jù)光譜特點），包括：光譜角制圖工具、光譜記錄的添加、光譜數(shù)據(jù)的算術運算、高到低的譜卷積和高斯卷積、光譜庫報告、影像光譜到參考光譜的匹配、支持用戶對光譜庫記錄的修改，用戶可用上述工具對高光譜影像進行輔助的或半自動的地物判識，或結合PCI軟件的多光譜分析（Multispectral Analysis) 和神經元網絡分類模塊及其他影像解譯方法進行地物判識。,MAPGIS,MAPGIS_RSP遙感影像處理平臺的高光譜處理系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)輸入、輻射校正和定標、光譜重建、幾何校正、光譜特征分析和提取、高光譜圖像分類、混合光譜分解、光譜庫顯示和建設，及多種專題分類處理等方面的功能。作為一個全面的高光譜數(shù)據(jù)處

9、理系統(tǒng)，為高光譜數(shù)據(jù)在地礦，農業(yè)，林業(yè)，洪水監(jiān)測，測繪，海洋等方面的研究與應用提供幫助。,MAPGIS,支持多源高光譜數(shù)據(jù) 全面的光譜庫處理 多種影像校正技術實現(xiàn)高光譜影像的定標、校正和光譜重建 光譜特征分析 強大的高光譜影像分析功能,高分辨率遙感應用,高分辨率遙感衛(wèi)星：ikonos衛(wèi)星、spot-5衛(wèi)星、quickbird衛(wèi)星、WORLDVIEW 國防中的應用 農業(yè)中的應用 測繪制圖中的應用 災害監(jiān)測中的應用 環(huán)境監(jiān)測中的應用,高分辨率WORLDVIEW,簡介（2009年10月6日發(fā)射） 衛(wèi)星概覽 政府方面的應用,高分辨率遙感應用的目的,確定在哪里（WHERE） 是什么（WHAT） 什么變化

10、（WHAT CHANGE）,高分辨率衛(wèi)星影像產品適用性評價,空間分辨率/精度/比例尺 覆蓋范圍 波譜分辨率 存檔 產品格式、數(shù)據(jù)獲取和處理級別 輻射分辨率 質量和費用,合成孔徑雷達應用,合成孔徑雷達主要用于航空測量、航空遙感、衛(wèi)星海洋觀測、航天偵察、圖像匹配制導等。它能發(fā)現(xiàn)隱蔽和偽裝的目標，如識別偽裝的導彈地下發(fā)射井、識別云霧籠罩地區(qū)的地面目標等。在導彈圖像匹配制導中，采用合成孔徑雷達攝圖，能使導彈擊中隱蔽和偽裝的目標。合成孔徑雷達還用于深空探測，例如用合成孔徑雷達探測月球、金星的地質結構。,合成孔徑雷達應用,SAR能夠提供全天候條件下的詳細的地面測繪資料和圖象 自動目標識別 具有穿透性的觀察

11、視場,合成孔徑雷達的缺陷,成像難以解釋，這不是SAR所特有的問題，而是 所有雷達都普遍存在的問題。人們必須經過訓練才能確認雷達圖象所傳達的信息。 費用高，其壽命周期費用一直比電光和紅外系統(tǒng) 要高。,激光雷達應用,LIDAR是一種集激光，全球定位系統(tǒng)(GPS)和慣性導航系統(tǒng)(INS)三種技術與一身的系統(tǒng)，用于獲得數(shù)據(jù)并生成精確的DEM。這三種技術的結合，可以高度準確地定位激光束打在物體上的光斑。它又分為目前日臻成熟的用于獲得地面數(shù)字高程模型(DEM)的地形LIDAR系統(tǒng)和已經成熟應用的用于獲得水下DEM的水文LIDAR系統(tǒng)，這兩種系統(tǒng)的共同特點都是利用激光進行探測和測量，這也正是LIDAR一詞的

12、英文原譯，即：LIght Detection And Ranging - LIDAR。,激光雷達應用,直升機障礙物規(guī)避激光雷達 化學戰(zhàn)劑探測激光雷達 機載海洋激光雷達 成像激光雷達可水下探物,應用模型分析,應用模型概述 模型建立方法,應用模型概述,一、模型 1. 模型的概念 2. 模型的抽象過程 3. 建模步驟 二、應用模型作用 三、應用模型分類 1按應用模型結構分類 2按應用模型空間特性分類 3應用模型開發(fā)特點分類 4按應用模型內容及所解決問題分類 5按模型空間過程模擬方法分類,1. 模型概念,模型是把一個域（源域）的組成部分表現(xiàn)在另一個域（目標域）中的一種結構（據(jù)陳述彭教授）。源域中被表現(xiàn)

13、的部分可以是實體、關系、過程或其它讓人感興趣的現(xiàn)象。建模的目的是把源域簡單化和抽象化。源域的內容轉到目的域后，在目標域中進行分析和處理。而一個模型是否有用，就要看它模擬源域的效果和它在兩個域間轉換的難易程度。,一、模型,2. 建模的抽象過程,這里，以供電線網的模型分析來表示建模過程。圖中左側的橢圓代表將被建模的源域，假設源域是供電線網的一部分，對該供電線網進行分析，一個恰當?shù)哪Ｐ涂赡芫褪菙?shù)學中的網絡結構分析，并由此得到目標域；建模函數(shù)則要把源域中的要素和目標域中的要素聯(lián)系起來。可以在目標域中進行網絡變換與分析，分析結果再回到源域（供電網）中進行實際分析。 建模函數(shù)m作用在源域D上。源域中的變量

14、t轉換到目標域后成了m(t)；在目標域的轉換結果則通過建模函數(shù)的反變換inv(m)再回到D中進行解釋。如果模型精確地反映了源域D中的變量t的轉換。那么這個建模過程就是有效的。這個建模過程可表示為如下的等式： inv(m) o m (t) o m=t 其中：o表示函數(shù)的組織，上式可進一步簡化為： m(t) o m = m o t 該結構關系是制圖學的數(shù)學理論基礎所涉及到的內容。,源域 目標域,建模函數(shù),D m m（D）,t,m（t）,Inv（m）,一、模型,3. 建模步驟,應用域的各種現(xiàn)象就是域模型（Domain model）所要模擬表現(xiàn)的主題，應 用域模型由領域專家來構造。 概念計算模型（Co

15、nceptual computational model）需要考慮計算環(huán)境，此時實體關系（E-R）和對象的模型方法將起作用。 邏輯計算模型(Logical computational model)不僅需要考慮通用的計算任務，而且還要考慮特殊實例情況的分析。如果關系數(shù)據(jù)庫用來存儲供電網的非空間數(shù)據(jù)，那么概念模型中的對象（或實體）將以關系組合形式存儲在關系表中。信息系統(tǒng)的設計者負責建立這樣的模型。 物理計算模型(Physical computational model)由系統(tǒng)開發(fā)者構建，它使上述模型在特定的計算機系統(tǒng)和平臺上得到實現(xiàn)。,一、模型,二、應用模型作用,1應用模型是聯(lián)系RS應用與常規(guī)專業(yè)

16、研究的紐帶 2應用模型是綜合利用RS應用中大量數(shù)據(jù)的工具 3應用模型是RS應用解決各種實際問題的武器 4應用模型是RS應用系統(tǒng)向更高技術水平發(fā)展的基礎 5利于信息交流,三、應用模型分類,1按應用模型結構分類 2按應用模型空間特性分類 3應用模型開發(fā)特點分類 4按應用模型內容及所解決問題分類 5按模型空間過程模擬方法分類,1按應用模型結構分類,（1）數(shù)學模型（又稱理論模型） 數(shù)學模型是應用數(shù)學的語言和工具，對部分現(xiàn)實世界的信息（現(xiàn)象、數(shù)據(jù)）加以翻譯、歸納的產物，反映了遙感過程本質的物理規(guī)律，它源于現(xiàn)實，又高于現(xiàn)實。數(shù)學模型經過演繹、推導，給出數(shù)學上的分析、預報、決策或控制，再經過解釋回到現(xiàn)實世界

17、。最后，這些分析、預報、決策或控制必須經受實際的檢驗，完成實踐理論實踐這一循環(huán)。,三、應用模型分類,現(xiàn)實世界的信息,數(shù)學模型,現(xiàn)實世界的分析、預報、決策或控制,數(shù)學的分析、預報、決策或控制,翻譯、歸納,推斷,檢驗,演繹,解釋,現(xiàn)實世界與數(shù)學模型的關系,1按應用模型結構分類,（2）統(tǒng)計模型（包括一些經驗模型） 統(tǒng)計模型是通過數(shù)理統(tǒng)計方法，用大量觀測實驗得到的數(shù)據(jù)，用定量方法建立模型，模擬過程的規(guī)律，這類方程簡單實用，在遙感系統(tǒng)應用模型中占有相當比例，如回歸方程，聚類分析等等。 （3）概念模型（又稱邏輯模型） 概念模型是由實踐中總結歸納提煉得到的文字性描述，形成知識庫，通過專家系統(tǒng)推理機來求解問題

18、。其中最簡單的情況可直接用文字加邏輯運算符組成的邏輯表達式來描述。,三、應用模型分類,2按應用模型空間特性分類,系統(tǒng)中應用模型可根據(jù)模型的空間特性分為兩大類，即空間模型和非空間模型，圖中是用于解決社會經濟領域中一些問題的應用模型分類。 （1）非空間模型 非空間模型是把系統(tǒng)中屬性數(shù)據(jù)作為顯式數(shù)據(jù)源，空間數(shù)據(jù)作為隱式數(shù)據(jù)源，對系統(tǒng)中的各種屬性數(shù)據(jù)進行運算來分析區(qū)域中的社會、經濟、生態(tài)及資源等問題，并進行評價、預測、規(guī)劃等。 （2）空間模型 空間模型同時使用屬性數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)組成模型，需要對系統(tǒng)中的空間和屬性兩種數(shù)據(jù)進行運算。因此從理論上和方法上同空間數(shù)據(jù)結構有關聯(lián)。,三、應用模型分類,3應用模型開

19、發(fā)特點分類,按模型開發(fā)特點應用模型可分為系統(tǒng)提供模型和二次開發(fā)模型。 （1）系統(tǒng)提供模型 系統(tǒng)提供的模型是遙感系統(tǒng)商品為用戶提供的應用模型，它們是由系統(tǒng)設計者在分析遙感的特點及應用后，為用戶提供的通用性模型，如邏輯檢索模型，MNF模型等遙感建模模型。,三、應用模型分類,（2）二次開發(fā)模型 二次開發(fā)模型是用戶自行開發(fā)的分析模型。隨著遙感應用面日益拓寬，系統(tǒng)設計者不可能為用戶提供各種專業(yè)應用模型，作為一個有生命力的遙感軟件，通常為用戶提供二次開發(fā)接口，使用戶可根據(jù)自己專業(yè)特點，開發(fā)用戶模型，解決專業(yè)部題。 內部模型 通過遙感系統(tǒng)提供的工具（如宏語言）開發(fā)的應用模型，這種模型能充分利用遙感系統(tǒng)本身具

20、有的資源。 外部模型 通過直接或間接調用遙感系統(tǒng)中空間數(shù)據(jù)庫來建立的用戶模型，其中采用直接調用方式開發(fā)的模型可同遙感系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)庫。而采用間接調用方式開發(fā)的模型只能通過中間文件同空間數(shù)據(jù)庫相聯(lián)系。,三、應用模型分類,3應用模型開發(fā)特點分類,4按應用模型內容及所解決問題分類,應用模型依據(jù)模型內容及所解決問題，又可分為基礎模型構成基礎模型庫；專業(yè)模型構成專業(yè)模型庫。 （1）基礎模型 基礎模型是指那些對各種部門專業(yè)都具有普遍意義的，通用性較強，應用面較廣的模型，如采用數(shù)理統(tǒng)計方法，對實驗數(shù)據(jù)進行回歸擬合而產生的統(tǒng)計模型；結合專家知識，結合邏輯方法建立模糊數(shù)學模型等。 （2）專業(yè)模型 專業(yè)模型是在對系

21、統(tǒng)所描述的具體對象與過程進行大量專業(yè)研究的基礎上，總結出來的客觀規(guī)律的抽象或模擬，是將系統(tǒng)數(shù)據(jù)重新組織，得出與目標有關的更為有序的新的數(shù)據(jù)集合的有關規(guī)則和公式。這種模型是應用型遙感系統(tǒng)進行生產和科研的重要手段，已受到人們日益廣泛的關注和重視。由于各種應用系統(tǒng)的服務對象，解決問題以及它們的復雜程度有很大差異，不同的理論觀點，不同的體系可以產生不同的專業(yè)模型。,三、應用模型分類,5按模型空間過程模擬方法分類,按模型空間過程模擬方法，地學空間過程模擬模型基本上可分為動力學過程模擬模型和隨機過程模擬模型兩種類型。 （1）動力學過程模擬模型 過程研究的動力學方法假設系統(tǒng)運動的物理規(guī)律已知。根據(jù)過程物理規(guī)

22、律，可以建立過程模擬的數(shù)學模型，即動力學過程模擬模型。這些模型常常是在系統(tǒng)運動初始條件與邊界條件約速的一組偏微分方程組。 （2）隨機過程模擬模型 過程研究的隨機過程方法一般用于事先并不知道過程運動規(guī)律的那些過程，如土地利用變化等。為此，研究必須首先在不同的過程時間斷面上進行狀態(tài)觀測，獲得多時相的過程斷面數(shù)據(jù)，然后，利用統(tǒng)計學與隨機過程理論建立隨機過程模型。,三、應用模型分類,模型建立方法,一、模型化一般方法 二、邏輯原理 三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法 四、空間分析函數(shù) 五、應用模型重用,五、應用模型重用,1源代碼方式重用 2函數(shù)庫方式重用 3獨立可執(zhí)行程序方式重用 4內嵌可執(zhí)行程序方式重用 5DDE或OL

23、E方式重用 6模型庫方式重用 7組件模型重用,1源代碼方式重用,在重用源代碼形式的模型時，必須利用RS系統(tǒng)的二次開發(fā)語言或其他編程語言，將已開發(fā)好的專業(yè)模型的源代碼進行改寫重用，使其從語言到數(shù)據(jù)結構與RS系統(tǒng)完全兼容，成為RS系統(tǒng)的整體一部分。這種重用方式非常多見，并且將一直存在，它可以保證RS系統(tǒng)與模型在數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)處理等方面的一致性。但這種方式只能算是最低級的重用方式，其缺點非常明顯：一是RS開發(fā)者必須下很大功夫讀懂模型的源代碼，二是在改寫重用過程中常常會出錯。,五、應用模型重用,2函數(shù)庫方式重用,對于以庫函數(shù)的形式保存在函數(shù)庫中的應用模型，RS開發(fā)者可以通過調用庫函數(shù)的方式進行模型重用

24、。函數(shù)庫包括靜態(tài)連接庫和動態(tài)連接庫兩種，二者的區(qū)別在于，動態(tài)連接不是在連接生成可執(zhí)行文件時把庫函數(shù)鏈入應用程序，而是在程序運行中需要的時候才連接。 函數(shù)庫方式的優(yōu)點是：RS系統(tǒng)與應用模型能實現(xiàn)高度無縫的集成；函數(shù)庫一般都有清晰的接口，RS開發(fā)者不必費力去研究源代碼，使用方便，而且函數(shù)庫經過編譯，不會發(fā)生因開發(fā)者錯誤地改動源代碼，而使模型運行結果不正確的情況。 函數(shù)庫方式的缺點在于：庫函數(shù)無法與RS數(shù)據(jù)有效結合，因而不能用于復雜模型與RS的集成；由于開發(fā)者不能對庫函數(shù)進行修改，降低了重用的靈活性；函數(shù)庫的可擴充性差；此外，靜態(tài)函數(shù)的使用還在一定程度上受限于語言，必須依賴于其開發(fā)語言。,五、應用模

25、型重用,3獨立可執(zhí)行程序方式重用,現(xiàn)有應用模型中，以可執(zhí)行程序方式存在者居多。這種模型的重用方式之一是，RS系統(tǒng)與應用分析模型均以可執(zhí)行應用程序的方式獨立存在，二者的內部、外部結構均不變，相互之間可以切換。二者之間的數(shù)據(jù)交換通過對共同的統(tǒng)一格式的中間數(shù)據(jù)文件（如ASCII碼文件或通用數(shù)據(jù)庫文件等）的操作實現(xiàn)，RS系統(tǒng)進一步將中間數(shù)據(jù)轉換為空間數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)RS本身的空間數(shù)據(jù)操作功能。這種重用方式的優(yōu)點在于簡便，所需編程工作極少。缺點在于：一是系統(tǒng)效率較低，且使用不很方便；二是界面往往不一致，視覺效果不好。,五、應用模型重用,4內嵌可執(zhí)行程序方式重用,這種重用方式本質上與獨立可執(zhí)行程序方式一樣，以

26、RS系統(tǒng)命令驅動應用模型程序，RS系統(tǒng)與模型之間的集成通過對共同數(shù)據(jù)文件的讀寫操作實現(xiàn)，RS系統(tǒng)則進一步通過進行中間數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)的轉換來實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的RS操作功能。與獨立可執(zhí)行程序重用方式不同的是，盡管RS系統(tǒng)與模型可能是由不同的編程語言實現(xiàn)的，但是集成系統(tǒng)有基本統(tǒng)一的界面，具有一個無縫集成的操作環(huán)境。 內嵌可執(zhí)行程序重用方式的優(yōu)點在于：符合模塊化開發(fā)原則，便于開發(fā)工作的組織管理，并且系統(tǒng)的運行性能比獨立可執(zhí)行程序方式好；具有基本統(tǒng)一的界面環(huán)境，便于操作。這種重用方式的缺點在于必須理解模型運行的全部過程并對復雜的模型要進行正確合理的結構分解，以實現(xiàn)模型與RS系統(tǒng)本身之間的數(shù)據(jù)相互轉換及模型對

27、RS功能的調用，在分解原模型時可能產生錯誤，此外，如果需要同時集成多個模型，要進行模型的組合很困難。,五、應用模型重用,5DDE或OLE方式重用,DDE指動態(tài)數(shù)據(jù)交換，OLE指對象鏈結與嵌入，二者均用于windows應用程序之間的數(shù)據(jù)傳遞，可以作為應用RS開發(fā)中的一種可執(zhí)行程序形式應用模型重用方式。兩種方式都必須存在二個主體，一方為客戶程序，另一方為服務程序，簡單地說就是要有一方為另一方提供數(shù)據(jù)服務或更復雜的服務。對于RS與應用模型的集成來說，就是RS為客戶程序，應用模型為服務程序。DDE或OLE方式重用的優(yōu)點與內嵌可執(zhí)行程序相似，系統(tǒng)能實現(xiàn)無縫集成，而所需編程不多（如果要進行RS與應用模型程

28、序之間的相互操縱，則要采用OLE自動化方式，這種方式需要較多編程，但這種方式似乎不大可能用于應用模型在應用RS開發(fā)中的重用，因為實際工作中極少需要在應用模型程序中不斷地與RS系統(tǒng)之間相互操縱）。 這種方式的不足在于系統(tǒng)效率不高，其次系統(tǒng)穩(wěn)定性不是很好。此外，這種方式要求應用模型必須支持DDE或OLE協(xié)議，這是目前絕大多數(shù)已開發(fā)的各類模型做不到的。,五、應用模型重用,6模型庫方式重用,模型庫指在計算機中按一定組織結構形式存儲的各個模型的集合體。模型庫系統(tǒng)可以有效地生成、管理和使用模型，它可以支持兩種粒度的模型（可執(zhí)行文件與函數(shù)子程序），具有完整的模型管理功能，能夠提供單元模型（指不需調用其他模型的模型）和組合模型（指通過調用其他單元模型或組合模型來構成的模型），同時還支持模型的動態(tài)調用和靜態(tài)的鏈接。使系統(tǒng)具有良好的可擴充性。 模型庫系統(tǒng)尤其符合客戶服務器模式的系統(tǒng)的運行方式要求。在Client/Server模式的RS系統(tǒng)中，模型從模型庫中被動態(tài)地調入內存執(zhí)行。盡管模型庫研究隨著決策支持系統(tǒng)的發(fā)展在近十年來取得了很大的進展，但是，在