Fuzja danych odnosi się do procesu integrowania wielu źródeł danych lub informacji z różnych czujników, modalności lub platform w celu zapewnienia pełniejszej i dokładniejszej reprezentacji zjawiska lub sytuacji. Polega na łączeniu danych o różnych cechach, takich jak rozdzielczość przestrzenna, częstotliwość czasowa i treść tematyczna, w celu wyprowadzenia nowych pomysłów lub lepszego zrozumienia złożonego systemu lub zdarzenia.
Data Fusion działa poprzez zbieranie danych z różnych źródeł i integrowanie ich przy użyciu algorytmów i technik, które wyjaśniają mocne i słabe strony każdego zestawu danych. Celem jest utworzenie połączonych danych, które zawierają więcej informacji, są wiarygodne i przydatne w działaniu niż pojedyncze zbiory danych. Techniki stosowane w fuzji danych obejmują metody statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego, kalibrację czujników i wyrównanie przestrzenno-czasowe w celu pogodzenia różnic w charakterystyce danych i uzyskania spójnej reprezentacji.
Etapy łączenia danych zazwyczaj obejmują wstępne przetwarzanie, podczas którego surowe dane są czyszczone, kalibrowane i standaryzowane; Ekstrakcja cech, jeśli są to istotne informacje, wyodrębnione z każdego zbioru danych; Rejestracja i wyrównanie, gdzie zbiory danych są synchronizowane przestrzennie i czasowo; Aplikacja algorytmów Fusion, w której wbudowane algorytmy łączą zbiory danych; i wreszcie interpretacja i walidacja wyników, podczas której połączone dane są analizowane i weryfikowane pod kątem dokładności i spójności.
Fuzja zbiorów danych odnosi się do specyficznego procesu integrowania wielu zbiorów danych pochodzących z różnych źródeł lub modalności w ujednolicony zbiór danych. Integracja ta może obejmować zbiory danych pozyskane z różnych czujników, platform lub okresów, a jej celem jest stworzenie bardziej wszechstronnego zbioru danych o lepszym zasięgu, rozdzielczości lub zawartości informacyjnej. Fuzja zbiorów danych jest niezbędna w takich dziedzinach, jak teledetekcja, monitorowanie środowiska i analiza wywiadowcza, gdzie łączenie danych z różnych źródeł poprawia dokładność i niezawodność procesów analitycznych i podejmowania decyzji.