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，地學數(shù)據(jù)可分為以下幾類:①地質、地球物理、地球化學調查數(shù)據(jù)；(2)地形圖、地質圖、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，我們認為地學數(shù)據(jù)融合的關鍵問題是: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)融合技術和多源數(shù)據(jù)融合技術對調查分析得到的所有信息進行綜合，對信息進行統(tǒng)一評估，最終得到統(tǒng)一的信息技術。這項技術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)對象進行數(shù)據(jù)融合。如果數(shù)據(jù)對象選擇不當，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)中心的構成云計算數(shù)據(jù)中心本質上由云計算平臺和云計算服務構成。云計算服務包括通過各種通信手段向用戶提供的應用、軟件、工具和計算資源服務；云計算平臺包括支持這些服務安全、可靠和高效運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)部署和平滑擴展的計算、存儲和網(wǎng)絡通信能力，支持云計算服務的實現(xiàn)。

它以數(shù)據(jù)為中心，以虛擬化和調度技術為手段，通過建立物理的、可擴展的、可配置的、可綁定的計算資源池，整合分布在網(wǎng)絡上的服務器集群和存儲集群，結合動態(tài)分配和平滑擴展資源的能力，提供安全可靠的應用數(shù)據(jù)服務。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)上的瀏覽器交付應用。最受歡迎的商業(yè)SaaS應用程序是谷歌的GSuite和微軟的Office365。在企業(yè)應用中，Salesforce是最好的。但是幾乎所有的企業(yè)應用，包括從Oracle到SAP的ERP套件，都采用SaaS模型。

IaaS(asaservice)在基礎層面，IaaS公有云提供商提供存儲和計算服務。但是各大公有云提供商提供的服務都很驚人:高度可擴展的數(shù)據(jù)庫、虛擬專用網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、開發(fā)工具、機器學習、應用監(jiān)控等等。AWS是第一家IaaS廠商，現(xiàn)在仍然是領導者，其次是微軟Azure、谷歌云平臺和IBMCloud.PaaSPaaS，AWS提供的服務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來加速應用的開發(fā)、測試和部署。

數(shù)據(jù)融合一詞始于20世紀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)和信息進行組合、關聯(lián)和組合，以獲得更準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網(wǎng)絡或多系統(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、激光雷達和攝像機收集輸入，以形成車輛周圍環(huán)境的單一模型或圖像的能力。生成的模型更加準確，因為它可以平衡不同傳感器的強度。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。雷達即使在惡劣的天氣條件下也能準確判斷距離和速度，但它非常強大，但它不能閱讀街道標志或“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。激光雷達可以精確探測物體，但沒有攝像頭或雷達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、因此也是最準確的環(huán)境模型。它還可以通過一種稱為內部和外部傳感器融合的過程，將從機艙內部提取的數(shù)據(jù)關聯(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)的信息。