La fusione dei dati si riferisce al processo di integrazione di più fonti di dati o informazioni provenienti da diversi sensori, modalità o piattaforme per fornire una rappresentazione più completa e accurata di un fenomeno o situazione. Implica la combinazione di dati con caratteristiche diverse, come risoluzione spaziale, frequenza temporale e contenuto tematico, per ricavare nuove intuizioni o migliorare la comprensione di un sistema o evento complesso.
Data Fusion funziona raccogliendo dati da fonti disparate e integrandoli utilizzando algoritmi e tecniche che spiegano i punti di forza e di debolezza di ciascun set di dati. L’obiettivo è produrre dati unificati che siano più informativi, affidabili e utilizzabili rispetto ai singoli set di dati. Le tecniche utilizzate nella fusione dei dati includono metodi statistici, algoritmi di apprendimento automatico, calibrazione dei sensori e allineamento spazio-temporale per riconciliare le differenze nelle caratteristiche dei dati e ottenere una rappresentazione coerente.
Le fasi della fusione dei dati includono tipicamente la preelaborazione, in cui i dati grezzi vengono puliti, calibrati e standardizzati; Estrazione delle caratteristiche, se presenti informazioni rilevanti, estratte da ciascun set di dati; Registrazione e allineamento, in cui i set di dati sono sincronizzati spazialmente e temporalmente; Applicazione di algoritmi di fusione, in cui gli algoritmi integrati combinano set di dati; e infine, interpretazione e convalida dei risultati, in cui i dati uniti vengono analizzati e convalidati per verificarne l’accuratezza e la coerenza.
La fusione dei set di dati si riferisce al processo specifico di integrazione di più set di dati provenienti da fonti o modalità diverse in un set di dati unificato. Questa integrazione può coinvolgere set di dati acquisiti da diversi sensori, piattaforme o periodi di tempo, con l’obiettivo di creare un set di dati più completo con copertura, risoluzione o contenuto informativo migliorati. La fusione dei set di dati è essenziale in campi come il telerilevamento, il monitoraggio ambientale e l’analisi di intelligence, dove la combinazione di dati provenienti da varie fonti migliora l’accuratezza e l’affidabilità dei processi di analisi e del processo decisionale.