En los sistemas cooperativos aire-tierra, identificar las identidades de los vehículos terrestres no tripulados (UGVs) desde la perspectiva de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) es un paso crítico para las tareas posteriores. Los enfoques tradicionales que implican la colocación de marcadores, como AprilTags en los UGVs, fallan en condiciones de baja resolución o de oclusión, y los UGVs visualmente idénticos son difíciles de distinguir a través de características visuales similares. Este documento propone un método sin marcadores que asocia los datos de los sensores a bordo de los UGVs con las detecciones visuales del UAV para lograr la identificación. Nuestro enfoque emplea una metodología fusionada de Dempster-Shafer que integra dos técnicas de asociación complementarias propuestas: un método basado en proyección que explota patrones de movimiento secuenciales a través de la validación del error de reproyección, y un método basado en topología que construye una topología distintiva utilizando datos de posición y orientación. El proceso de asociación se integra además en un marco de seguimiento de múltiples objetos para reducir los cambios de ID durante las oclusiones. Los experimentos demuestran que, en condiciones de bajo ruido, el método basado en proyección y el método basado en topología logran una precisión de asociación del 89.5% y 87.6% respectivamente, lo que es superior a los métodos anteriores. El enfoque fusionado permite una asociación robusta con una precisión del 79.9% en condiciones de alto ruido, casi un 10% más alto que el rendimiento original. En escenarios de detección falsa, nuestro método logra una efectiva exclusión de falsos positivos, y el proceso de seguimiento integrado mitiga eficazmente los cambios de ID inducidos por oclusiones.