Unter Datenfusion versteht man den Prozess der Integration mehrerer Daten- oder Informationsquellen von verschiedenen Sensoren, Modalitäten oder Plattformen, um eine vollständigere und genauere Darstellung eines Phänomens oder einer Situation zu ermöglichen. Dabei werden Daten mit unterschiedlichen Eigenschaften wie räumlicher Auflösung, zeitlicher Häufigkeit und thematischem Inhalt kombiniert, um neue Erkenntnisse abzuleiten oder das Verständnis eines komplexen Systems oder Ereignisses zu verbessern.
Bei Data Fusion werden Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und mithilfe von Algorithmen und Techniken integriert, die die Stärken und Schwächen jedes Datensatzes erklären. Das Ziel besteht darin, zusammengeführte Daten zu erstellen, die informativer, zuverlässiger und umsetzbarer sind als einzelne Datensätze allein. Zu den bei der Datenfusion verwendeten Techniken gehören statistische Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen, Sensorkalibrierung und räumlich-zeitliche Ausrichtung, um Unterschiede in den Dateneigenschaften auszugleichen und eine konsistente Darstellung zu erreichen.
Zu den Schritten der Datenfusion gehören typischerweise die Vorverarbeitung, bei der Rohdaten bereinigt, kalibriert und standardisiert werden; Extraktion von Merkmalen, sofern relevante Informationen aus jedem Datensatz extrahiert werden; Registrierung und Ausrichtung, wobei Datensätze räumlich und zeitlich synchronisiert werden; Fusionsalgorithmus-Anwendung, bei der integrierte Algorithmen Datensätze kombinieren; und schließlich die Ergebnisinterpretation und -validierung, bei der die zusammengeführten Daten auf Genauigkeit und Konsistenz analysiert und validiert werden.
Unter Datensatzfusion versteht man den spezifischen Prozess der Integration mehrerer Datensätze, die aus unterschiedlichen Quellen oder Modalitäten stammen, in einen einheitlichen Datensatz. Diese Integration kann Datensätze umfassen, die von verschiedenen Sensoren, Plattformen oder Zeiträumen erfasst wurden, mit dem Ziel, einen umfassenderen Datensatz mit verbesserter Abdeckung, Auflösung oder Informationsgehalt zu erstellen. Die Fusion von Datensätzen ist in Bereichen wie Fernerkundung, Umweltüberwachung und Geheimdienstanalyse von entscheidender Bedeutung, wo die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Analyseprozessen und Entscheidungen verbessert.