一般来说，遥感影像的数据融合分为预处理和数据融合两步
1.预处理：
主要包括遥感影像的几何纠正、大气订正、辐射校正及空间配准
（1）几何纠正、大气订正及辐射校正的目的主要在于去除透视收缩、叠掩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；
（2）影像空间配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。
影像的空间配准时遥感影像数据融合的前提空间配准一般可分为以下步骤 :
（1）特征选择：在欲配准的两幅影像上，选择如边界、线状物交叉点、区域轮廓线等明显的特征。
（2）特征匹配：采用一定配准算法，找出两幅影像上对应的明显地物点，作为控制点。
（3）空间变化：根据控制点，建立影像间的映射关系。
（4）插值：根据映射关系，对非参考影像进行重采样，获得同参考影像配准的影像。
空间配准的精度一般要求在1~2个像元内。空间配准中最关键、最困难的一步就是通过特征匹配寻找对应的明显地物点作为控制点。
