Para llevar a cabo las operaciones de ayuda requeridas de manera eficiente y efectiva después de la ocurrencia de un desastre como un terremoto, los centros de control de emergencias deben determinar el efecto de los desastres de manera precisa y oportuna. Se pueden utilizar diferentes tipos de técnicas de recopilación de datos para recoger información de las áreas afectadas, como sensores, cámaras y vehículos aéreos no tripulados (VANT). Además, se pueden adoptar técnicas de fusión de datos para combinar la información recopilada de diferentes fuentes y mejorar la conciencia situacional. Las recientes actividades de investigación y desarrollo sobre movilidad aérea avanzada (MAA) y sistemas aéreos no tripulados (SAND) ofrecen nuevas oportunidades. Desafortunadamente, diseñar estos sistemas para el análisis de situaciones de desastre es una tarea desafiante debido a la complejidad topológica de las áreas urbanas y la multiplicidad y variabilidad de las fuentes de datos disponibles. Aunque hay un número considerable de publicaciones de investigación sobre fusión de datos, casi ninguna de ellas se ocupa de estimar el conjunto óptimo de fuentes de datos heterogéneas que proporcionen el mejor valor de efectividad y eficiencia en la determinación del efecto de los desastres. Además, las publicaciones existentes son generalmente específicas del problema y del sistema. Este artículo propone un marco de análisis y síntesis novedoso basado en modelos para determinar el conjunto óptimo de fusión de datos entre posiblemente muchas alternativas, antes de que se realicen actividades de implementación e instalación costosas.