La fusion des données fait référence au processus d’intégration de plusieurs sources de données ou d’informations à partir de différents capteurs, modalités ou plateformes pour fournir une représentation plus complète et précise d’un phénomène ou d’une situation. Il s’agit de combiner des données avec des caractéristiques variables, telles que la résolution spatiale, la fréquence temporelle et le contenu thématique, pour dériver de nouvelles idées ou améliorer la compréhension d’un système ou d’un événement complexe.
Data Fusion fonctionne en collectant des données à partir de sources disparates et en les intégrant à l’aide d’algorithmes et de techniques qui expliquent les forces et les faiblesses de chaque ensemble de données. L’objectif est de produire des données fusionnées plus informatives, fiables et exploitables que les ensembles de données individuels seuls. Les techniques utilisées dans la fusion de données incluent les méthodes statistiques, les algorithmes d’apprentissage automatique, l’étalonnage des capteurs et l’alignement spatial-temporel pour concilier les différences dans les caractéristiques des données et atteindre une représentation cohérente.
Les étapes de la fusion de données incluent généralement le prétraitement, où les données brutes sont nettoyées, calibrées et standardisées; Extraction des fonctionnalités, le cas échéant des informations pertinentes, extraits de chaque ensemble de données; Enregistrement et alignement, où les ensembles de données sont synchronisés spatialement et temporellement; Application d’algorithme de fusion, où les algorithmes intégrés combinent des ensembles de données; et enfin, l’interprétation et la validation des résultats, où les données fusionnées sont analysées et validées pour la précision et la cohérence.
La fusion de l’ensemble de données fait référence au processus spécifique d’intégration de plusieurs ensembles de données qui proviennent de différentes sources ou modalités dans un ensemble de données unifié. Cette intégration peut impliquer des ensembles de données acquis à partir de différents capteurs, plates-formes ou périodes, visant à créer un ensemble de données plus complet avec une couverture, une résolution ou un contenu d’information améliorés. La fusion de l’ensemble de données est essentielle dans des domaines tels que la télédétection, la surveillance environnementale et l’analyse de l’intelligence, où la combinaison de données provenant de diverses sources améliore la précision et la fiabilité des processus d’analyse et de prise de décision.
