A fusão de dados refere-se ao processo de integração de múltiplas fontes de dados ou informações de diferentes sensores, modalidades ou plataformas para fornecer uma representação mais completa e precisa de um fenômeno ou situação. Envolve a combinação de dados com características variadas, como resolução espacial, frequência temporal e conteúdo temático, para obter novos insights ou melhorar a compreensão de um sistema ou evento complexo.
O Data Fusion funciona coletando dados de fontes distintas e integrando-os usando algoritmos e técnicas que explicam os pontos fortes e fracos de cada conjunto de dados. O objetivo é produzir dados mesclados que sejam mais informativos, confiáveis e acionáveis do que apenas conjuntos de dados individuais. As técnicas usadas na fusão de dados incluem métodos estatísticos, algoritmos de aprendizado de máquina, calibração de sensores e alinhamento espaço-temporal para reconciliar diferenças nas características dos dados e obter uma representação consistente.
As etapas da fusão de dados normalmente incluem o pré-processamento, onde os dados brutos são limpos, calibrados e padronizados; Extração de características, se houver informação relevante, extraída de cada conjunto de dados; Cadastro e alinhamento, onde os conjuntos de dados são sincronizados espacial e temporalmente; Aplicação de algoritmo de fusão, onde algoritmos integrados combinam conjuntos de dados; e, finalmente, interpretação e validação dos resultados, onde os dados mesclados são analisados e validados quanto à precisão e consistência.
A fusão de conjuntos de dados refere-se ao processo específico de integração de vários conjuntos de dados provenientes de diferentes fontes ou modalidades em um conjunto de dados unificado. Esta integração pode envolver conjuntos de dados adquiridos de diferentes sensores, plataformas ou períodos de tempo, visando criar um conjunto de dados mais abrangente e com melhor cobertura, resolução ou conteúdo de informação. A fusão de conjuntos de dados é essencial em domínios como a deteção remota, a monitorização ambiental e a análise de inteligência, onde a combinação de dados de várias fontes melhora a precisão e a fiabilidade dos processos de análise e de tomada de decisões.