我不知道你指的是什么樣的融合，是矢量格網(wǎng)之間的融合，還是不同GIS平臺之間的數(shù)據(jù)融合。從表現(xiàn)形式上看，地學(xué)數(shù)據(jù)可分為以下幾類:①地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)；(2)地形圖、地質(zhì)圖、遙感圖等圖形圖像資料；③各種實證和描述性數(shù)據(jù)。鑒于目前的研究現(xiàn)狀，我們認(rèn)為地學(xué)數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵問題是:①空間遙感數(shù)據(jù)與地面測量數(shù)據(jù)的融合；(2)地面測量數(shù)據(jù)之間的融合；③不同空間測量方法獲得的數(shù)據(jù)融合；④定量數(shù)據(jù)與經(jīng)驗和知識數(shù)據(jù)的集成①地學(xué)數(shù)據(jù)的一般集成模式如下:1。數(shù)據(jù)包括傳感器采集的直接數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗知識、描述性文字等間接數(shù)據(jù)；2.一是初級篩選，主要是對不同數(shù)量級、不同維度、不同形式的各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行第一次歸一化處理；3.然后初級處理就是對各種數(shù)據(jù)集的操作。

針對同一數(shù)據(jù)有多個數(shù)據(jù)源的特點，利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)和多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)對調(diào)查分析得到的所有信息進(jìn)行綜合，對信息進(jìn)行統(tǒng)一評估，最終得到統(tǒng)一的信息技術(shù)。這項技術(shù)的目的是綜合各種不同的數(shù)據(jù)信息，吸收不同數(shù)據(jù)源的特點，然后提取統(tǒng)一的、比單一數(shù)據(jù)更好、更豐富的信息。數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)選擇是多源數(shù)據(jù)融合的第一步。要保證數(shù)據(jù)選擇的正確性，盡量選擇合適的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。如果數(shù)據(jù)對象選擇不當(dāng)，將直接影響多源數(shù)據(jù)融合后的效果。

1。云計算數(shù)據(jù)中心的構(gòu)成云計算數(shù)據(jù)中心本質(zhì)上由云計算平臺和云計算服務(wù)構(gòu)成。云計算服務(wù)包括通過各種通信手段向用戶提供的應(yīng)用、軟件、工具和計算資源服務(wù)；云計算平臺包括支持這些服務(wù)安全、可靠和高效運(yùn)行的軟件和硬件平臺。通過云計算平臺，整合一個或多個數(shù)據(jù)中心的軟硬件，形成層次化的虛擬計算資源池，提供可動態(tài)部署和平滑擴(kuò)展的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)通信能力，支持云計算服務(wù)的實現(xiàn)。

它以數(shù)據(jù)為中心，以虛擬化和調(diào)度技術(shù)為手段，通過建立物理的、可擴(kuò)展的、可配置的、可綁定的計算資源池，整合分布在網(wǎng)絡(luò)上的服務(wù)器集群和存儲集群，結(jié)合動態(tài)分配和平滑擴(kuò)展資源的能力，提供安全可靠的應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù)。2.云計算數(shù)據(jù)中心的實施流程云計算數(shù)據(jù)中心的實施不是一個簡單的軟硬件集成項目。在實施之前，需要認(rèn)真評估和整體規(guī)劃，充分考慮云計算數(shù)據(jù)中心的管理模式，將未來的運(yùn)營模式納入整體規(guī)劃，充分發(fā)揮云計算平臺的作用。

云計算中可用的服務(wù)種類很多，但主要可以分為以下幾類:SaaS，一種公共云，通過互聯(lián)網(wǎng)上的瀏覽器交付應(yīng)用。最受歡迎的商業(yè)SaaS應(yīng)用程序是谷歌的GSuite和微軟的Office365。在企業(yè)應(yīng)用中，Salesforce是最好的。但是幾乎所有的企業(yè)應(yīng)用，包括從Oracle到SAP的ERP套件，都采用SaaS模型。

IaaS(asaservice)在基礎(chǔ)層面，IaaS公有云提供商提供存儲和計算服務(wù)。但是各大公有云提供商提供的服務(wù)都很驚人:高度可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫、虛擬專用網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、開發(fā)工具、機(jī)器學(xué)習(xí)、應(yīng)用監(jiān)控等等。AWS是第一家IaaS廠商，現(xiàn)在仍然是領(lǐng)導(dǎo)者，其次是微軟Azure、谷歌云平臺和IBMCloud.PaaSPaaS，AWS提供的服務(wù)和工作流專門針對開發(fā)者，他們可以使用共享的工具、流程和API來加速應(yīng)用的開發(fā)、測試和部署。

數(shù)據(jù)融合一詞始于20世紀(jì)70年代，90年代以來發(fā)展迅速。美國國防部實驗室專家組在其1991年出版的《數(shù)據(jù)融合詞典》中對數(shù)據(jù)融合的定義是:數(shù)據(jù)融合是對來自多傳感器信息源的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行組合、關(guān)聯(lián)和組合，以獲得更準(zhǔn)確的位置估計和身份估計，從而實現(xiàn)對戰(zhàn)場態(tài)勢和威脅及其重要性的實時、完整評估的過程。物聯(lián)網(wǎng)從感知層到應(yīng)用層，各種信息的種類和數(shù)量成倍增長，需要分析的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長。同時還涉及到各種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)或多系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)融合。如何從海量數(shù)據(jù)中及時挖掘出隱藏的信息和有效的數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)處理帶來了巨大的挑戰(zhàn)，因此如何合理有效地對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、挖掘和智能處理，是物聯(lián)網(wǎng)面臨的一個難題。

傳感器融合是從多個雷達(dá)、激光雷達(dá)和攝像機(jī)收集輸入，以形成車輛周圍環(huán)境的單一模型或圖像的能力。生成的模型更加準(zhǔn)確，因為它可以平衡不同傳感器的強(qiáng)度。然后，車輛系統(tǒng)可以使用傳感器融合提供的信息來支持更智能的行動。每種傳感器類型或“模式”都有其固有的優(yōu)點和缺點。雷達(dá)即使在惡劣的天氣條件下也能準(zhǔn)確判斷距離和速度，但它非常強(qiáng)大，但它不能閱讀街道標(biāo)志或“看到”交通燈的顏色。

然而，他們很容易被灰塵、陽光、雨雪或黑暗所愚弄。激光雷達(dá)可以精確探測物體，但沒有攝像頭或雷達(dá)的承載能力或承載能力，傳感器融合使用軟件算法來聚集來自每種傳感器類型的數(shù)據(jù)，以提供最全面的、因此也是最準(zhǔn)確的環(huán)境模型。它還可以通過一種稱為內(nèi)部和外部傳感器融合的過程，將從機(jī)艙內(nèi)部提取的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，車輛還可以使用傳感器融合來融合來自同一類型的多個傳感器(例如雷達(dá))的信息。