数据融合是环境监测系统应用过程中数据传输与处理的一大亮点，但是很多人不了解的是，数据融合并不是那么简单，根据不断地实践经验总结，各国学者对于数据融合进行了等级划分。那环境监测系统数据融合有几个级别呢？

根据对输入信息的抽象或融合输出结果的不同，各国学者和研究机构先后提出了多种数据融合的功能模型，将数据融合分为不同的级别。JDL模型源于在军事领域的应用，并基于数据的输入和输出将融合过程分为对象、状态、影响、优化4个递进的抽象层级。Kokar等在JDL模型基础上提出了一个较为完善的数据融合框架，包括数据融合、特征融合、决策融合、关系信息融合，体现了多源数据处理的过程和能力，为数据融合系统的标准化和自动化发展应用明确了方向。根据环境监测系统自身特点，数据融合可根据传感器节点处理层次、融合前后的数据信息量、信息抽象层次的不同而划分为不同的型式。

环境监测系统网络数据融合实现了数据源和数据应用的衔接，其数据源通常具备结构化的数据特征，按照数据获取-传输-应用的处理流程，可将环境监测系统数据融合分为数据级数据融合、特征级数据融合和决策级数据融合，数据融合结构见下图。

环境监测系统数据融合三级模型的综合应用，能够在获取大量现场环境监测数据的同时，通过数据的预处理减少数据传输带宽要求，降低通信容量，并根据环境监测系统的实际需求，调整网络资源开展预测估计和精细处理等。