多源遥感数据融合是指利用不同遥感传感器获取的多源遥感数据，通过一定的方法和技术，将这些数据融合成一张综合图像或数据，从而获得更加详细、准确、全面的遥感信息。
信息融合又称数据融合，也可以称为传感器信息融合或多传感器信息融合，是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程。
目前，大多数融合主要是在多源遥感信息之间进行，如进行多传感器、多时相和多频谱的图像融合，还无法在图像处理中自动将非图像数据加入进去，在具体操作中只能通过GIS 数据库的数据综合叠加来实现对多源数据进行图像对图像的融合。以下将就矿产勘查中多源地学图像的融合过程进行介绍。
后融合算法：每个传感器独立处理生成目标数据。每个传感器都有自己独立的感知，例如激光雷达、摄像头和毫米波雷达等。所有传感器完成目标数据生成后，再由主处理器进行数据融合。前融合算法：采用单一感知算法。对融合后的多维综合数据进行感知。
多个传感器获得的同一场景的遥感图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的遥感图像数据。多源信息融合能富集同一地区不同数据源的互补信息，降低其不精确性，减少模糊度，使分类更加精确！可靠，以形成对目标的完整一致的信息描述。
多元遥感图像融合是指将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配技术。意义是：融合后能更好发挥不同遥感数据源的优势互补，弥补了某一种遥感数据的不足之处，如spot数据光谱分辨率低，TM数据空间分辨率低，因此提高了遥感数据的可应用性。
遥感图像数据融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。
数据融合是20世纪80年代形成和发展起来的一种综合信息处理技术，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。这一技术首先用于军事，后又推广到自动控制，航空交通管制，医疗诊断等领域。数据融合技术术未形成完整的理论框架。
如制造执行系统、监控系统和设备维护系统，其中融合了结构化数据（如设备性能指标、质量检测报告、能耗数据）和非结构化数据（如高清图片、监控视频）的交织。这些数据的生成与处理，就如同一场精密的交响乐，需要精心的指挥和演奏。
在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性。
收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
在信息化实施过程中，数据采集的最理想方式是直接通过数字化生产设备或系统的接口集成数据信息；对于不能直接获取的数据信息，可以采用外加传感器的方式进行采集；而对于其它的数据信息，则可以通过人机交互界面，由生产过程中的人员根据生产过程中的情况，并经过适当处理，以人工方式进行采集。
智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。
物化探数据生成图像 物化探数据在空间结构上有网格化数据和不规则数据两种，对于网格化数据，根据所需像素密度应用插值技术生成图像，插值的方法有双三次样条、双线性插值，后者是最简单实用的一种。
多样化的信息来源：怪兽AI数字人的多源素材集成技术可以从多个信息来源进行素材的集成，包括文字、图片、声音、视频等多种形式的信息。这样可以获取更加全面和多样化的素材，为数字人的生成和呈现提供更丰富的资源。
多元融合是指多种数据的融合或集成技术。数据融合是20世纪80年代形成和发展起来的一种综合信息处理技术，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。这一技术首先用于军事，后又推广到自动控制，航空交通管制，医疗诊断等领域。数据融合技术术未形成完整的理论框架。
为解决数据格式转换带来的种种问题，理想的方案是在一个软件中实现对多种数据格式的直接访问。多源空间数据无缝集成—SIMS（Seamless Integration of Multisource Spatialdata）就是这样一种技术。
针对同一数据有多重数据来源的特性，采用多源数据融合技术，多源数据融合技术利用相关手段将调查、 分析获取到的所有信息全部综合到一起，并对信息进行统一的评价，最后得到统一的信息的技术。
后端利用 web services 技术和网格的思想，实现数据、模型、计算资源的有效集成。由图 9 可以看出，数据和模型都是首先以服务的形式封装好，然后再利用 ArcGIS Server 软件实现前端的可视化和分析操作的。
