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景象匹配适配性分析中，针对现有适配性指标较少考虑成像条件不同、实测图受干扰等导致基准图适配概率发生变化的问题，改进并提出了相位相关长度和有效轮廓密度两个新指标。然后针对单一指标难以同时有效兼顾信息量、稳定性以及重复率等适配标准的问题，给出不同指标置信指派构造方法，采用证据推理对多指标进行融合，提出一种基于证据推理的多指标融合适配性分析方法。仿真实验验证了在采用该方法分析得到的适配区域上进行景象匹配，当基准图和实测图差异较大时，正确匹配概率仍然较高。