数据融合是集成多个数据源以产生比任何单个数据源提供的信息更一致、更准确和更有用的信息的过程。[1]
根据融合的处理阶段，数据融合过程通常分为低、中或高三类。[2] 低级数据融合结合了几个原始数据来源，以产生新的原始数据。期望融合数据比原始输入信息更丰富、更综合。
例如，传感器融合也称为(多传感器)数据融合，是信息融合的一个子集。
人类是数据融合的一个主要例子。作为人类，我们严重依赖我们的感官，如视觉、嗅觉、味觉、听觉和身体运动。所有这些感觉的结合每天都在帮助我们完成日常生活中的大部分任务。这本身就是数据融合的一个主要例子。我们依靠嗅觉、味觉和触觉的融合来确保食物的可食用性。同样，我们依靠视觉、听觉和控制身体的运动能力来行走、驾驶和完成生活中的大部分任务。在所有这些情况下，大脑执行融合处理，并控制我们下一步需要做什么。我们的大脑依赖于上述感官所收集数据的融合。 [3]
在地理空间(GIS)领域，数据融合通常与数据集成同义。在这些应用中，通常需要将不同的数据集组合成一个统一的(融合的)数据集，该融合数据集包含来自输入数据集的所有数据点和时间点。融合数据集不同于简单的组合超集，因为融合数据集中的点可能包含原始数据集中没有包含的属性和元数据。
这一过程的一个简化示例如下所示，其中数据集α与数据集β融合，形成融合数据集δ。集合α中的数据点具有空间坐标X和Y以及属性A1和A2。集合β中的数据点具有空间坐标X和Y以及属性B1和B2。融合的数据集包含所有的点和属性。
| 输入数据集α | 输入数据集β | 融合数据集δ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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在这个简单的例子中，所有的属性在整个分析域中都是一致的，属性可以简单地分配。如将M?、N?、Q?、R?分配为M、N、Q、R。在实际应用中，属性是不一致的，通常需要某种类型的插值来为融合集中的数据点正确分配属性。
在一个复杂得多的应用中，海洋动物研究人员使用数据融合将动物跟踪数据与测深、气象、海洋表面温度(SST)和动物栖息地数据相结合，以探查和了解栖息地利用和动物对外部力量(如天气或水温)的反应。这些数据集显示了不同的空间网格和采样率，因此简单的组合可能会产生错误的假设，并污染分析结果。但是通过使用数据融合，所有的数据和属性都被整合到一个视图中，并在这个视图中创建一个更完整的环境图像。这使科学家能够确定关键的时间和地点，并对环境和动物行为之间相互作用形成新的见解。
在右图中，塔斯马尼亚海岸的岩石龙虾作为了研究对象。塔斯马尼亚大学的休·彼得森博士使用数据融合软件将南部龙虾跟踪数据(白天和晚上分别用黄色和黑色进行颜色编码)与水深和栖息地数据融合，创建了独特的4D龙虾行为图片。
在地理空间领域之外的应用中，数据集成和数据融合这两个术语的用法有所不同。例如，在商业智能等领域，数据集成被用来描述数据的组合，而数据融合是包含减少或替换的集成。数据集成可以被视为集合组合，其中较大的集合被保留，而融合是一种提高置信度的集合缩减技术。
20世纪80年代中期，联合主管实验室(Joint Directors of Laboratories)组建了数据融合子板(Data Fusion Subpanel，后来被称为数据融合小组)。随着万维网的出现，数据融合包含了数据、传感器和信息融合。JDL/DFIG 引入了一种数据融合模型，以将不同的过程分开。目前，数据融合信息组(DFIG)模型的六个级别是：
级别0：源预处理/主题评估
级别1：对象评估
级别2：形势评估
第3级：影响评估(或威胁改进)
第4级：流程细化
第5级：用户提炼(或认知提炼)
尽管JDL模型(1-4级)至今仍在使用，但它经常受到批评，因为它暗示这些级别必然是有序发生的，也因为它没有充分体现人在回路中的潜力。DFIG应模型(0-5级)探索了态势感知、用户细化和任务管理的含义。[4] 尽管存在这些缺点，JDL/DFIG模型对于可视化数据融合过程、促进讨论和共同理解非常有用，[5] 并且对于系统级的信息融合设计非常重要。[4]
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