数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同时间的数据进行综合处理和分析，以提取出有用的信息、知识和决策支持的过程。这个过程涉及数据的采集、处理、分析和合成等多个环节。
在技术层面，数据融合通常包括以下几个步骤：
1. 数据采集：从不同的传感器、信息系统或数据库中收集数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、格式化、去噪等处理，以便后续分析。
3. 数据特征提取：从预处理后的数据中提取出对分析有用的特征。
4. 数据关联：将不同来源的数据进行关联，以便在更高层次上进行综合分析。
5. 数据合成：根据提取的特征和关联关系，合成新的数据表示或模型。
6. 数据评估：对融合后的数据进行评估，确保其准确性和有效性。
数据融合在许多领域都有广泛应用，如：
情报分析：通过融合来自不同情报来源的数据，提高情报分析的准确性和完整性。
遥感图像处理：融合来自不同遥感传感器或不同时间的遥感图像，以获得更全面、准确的地球表面信息。
医学影像分析：融合来自不同影像设备的数据，以辅助医生进行疾病诊断。
交通管理：融合来自不同交通监控系统的数据，以提高交通管理的效率和安全性。
数据融合是一个跨学科、跨领域的综合性技术，旨在从多个来源的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
