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Fusión de datos en sistemas de información geográfica: ¿Por qué es la clave para el descubrimiento científico?
La fusión de datos es el proceso de integrar múltiples fuentes de datos para producir información más consistente, precisa y útil que la que cualquier fuente individual puede proporcionar. Con el avance de la tecnología de fusión de datos, su alcance de aplicación se ha ampliado desde los campos tradicionales a los sistemas de información geográfica (SIG) y se ha convertido en una herramienta importante para la exploración científica.
El proceso de fusión de datos generalmente se clasifica como de nivel bajo, medio o alto, dependiendo de la etapa de procesamiento en la que se produce la fusión.
La fusión de datos de bajo nivel combina varias fuentes de datos sin procesar para generar nuevos datos sin procesar. En este proceso, se espera que los datos fusionados proporcionen resultados más informativos que la entrada original. Por ejemplo, la fusión de sensores es un subconjunto de la fusión de datos, similar a la forma en que los humanos y los animales integran información de múltiples sentidos para mejorar la capacidad de supervivencia.
Modelo JDL/DFIGObviamente, los modelos de fusión de datos anteriores ya no pueden satisfacer las complejas necesidades de información actuales. A mediados de los años 1980, el Grupo de Directores de Laboratorio Conjunto creó un grupo de fusión de datos. Con el auge de Internet, la fusión de datos no se limita a la integración de datos de sensores, sino que también incluye la fusión de información. El modelo JDL/DFIG divide los diferentes procesos de procesamiento de datos en varios niveles para comprender más claramente el efecto de la fusión de datos.
Aunque estos modelos tienen cierto valor de aplicación en la visualización de la fusión de datos y promueven la discusión y el consenso, aún reciben críticas, especialmente cuando se trata de la interacción hombre-computadora.Actualmente, el modelo Data Fusion Information Group (DFIG) se divide en seis niveles: preprocesamiento de fuente, evaluación de objetos, evaluación de la situación, evaluación de impacto, refinamiento del proceso y refinamiento del usuario.
Aplicaciones geográficas
En el campo de los SIG, la fusión de datos es a menudo sinónimo de integración de datos. En estas aplicaciones, es muy importante combinar varios conjuntos de datos diversos en un conjunto de datos unificado que contenga todos los puntos de datos y pasos de tiempo. Un conjunto de datos fusionados es diferente de una colección simple porque los puntos de datos fusionados tienen atributos y metadatos que pueden no estar incluidos en el conjunto de datos original. Por ejemplo, a través de la fusión de datos, los investigadores pueden combinar datos de seguimiento de animales con datos del hábitat marino para explorar la interacción entre el comportamiento animal y los factores ambientales.
En la costa de Tasmania, se utilizó un software de fusión de datos para combinar datos de seguimiento de la langosta del sur con datos ambientales para crear una imagen en cuatro dimensiones del comportamiento de la langosta.
A través de este proceso, los científicos pueden identificar lugares y momentos clave en el medio ambiente y obtener una comprensión más profunda del ecosistema.
Integración de datos
Fuera del SIG, los conceptos de integración de datos y fusión de datos son ligeramente diferentes. En campos como la inteligencia empresarial, la integración de datos se utiliza a menudo para describir la combinación de datos, mientras que la fusión de datos se refiere a la reducción o sustitución que ocurre después de la integración. La integración de datos puede verse como la combinación de conjuntos, mientras que la fusión es una técnica para mejorar la eficiencia.Áreas de aplicación
En la tecnología de detección de tráfico, se pueden combinar datos de diferentes tecnologías de detección para determinar con precisión el estado del tráfico. Los métodos de fusión de datos que utilizan datos acústicos, de imágenes y de sensores recopilados a lo largo de la carretera han demostrado su eficacia, aprovechando las fortalezas de cada método individual.
Además, en algunos casos, los sensores distribuidos geográficamente están sujetos a restricciones de potencia y ancho de banda. Esto da como resultado que los datos sin procesar a menudo se transmitan en solo unos pocos bits y, en este caso, el centro de fusión de decisiones es responsable de integrar las decisiones binarias enviadas por los sensores para mejorar el rendimiento de la clasificación.
Métodos estadísticos
En la fusión de datos también se han desarrollado nuevos métodos estadísticos como el proceso gaussiano autorregresivo bayesiano y la estimación semiparamétrica, lo que promueve el desarrollo de la fusión de datos.
Estos métodos permiten estimar eficientemente resultados en múltiples fuentes de datos, proporcionando una base de datos más sólida para la exploración científica.
En el mundo actual basado en datos, la fusión de datos en SIG no solo proporciona información importante sobre el medio ambiente, sino que también impulsa un mayor descubrimiento y comprensión científica. ¿Podemos encontrar nuevas formas de resolver los desafíos futuros en la continua evolución de la tecnología de fusión de datos?
