Embora os modelos de features sejam amplamente utilizados na prática, por exemplo, re- presentando a variabilidade nas linhas de produto de software, a sua integração ainda é um desafio. Muitas técnicas de integração têm sido propostas, entretanto nenhuma destas se mos- trou totalmente eficaz. A integração de modelos de features se torna uma tarefa difícil, custosa e propensa a erros. Uma vez que a sua transição ocorre de forma generalizada e automatizada, as técnicas aplicadas para compor os modelos acabam originando um modelo final, em muitos casos indesejado, sem levar em consideração as necessidades especificas oriundas dos requi- sitos determinados pelos analistas e desenvolvedores. Portanto, este trabalho propõe a FMIT, uma técnica de integração de modelos de features. A FMIT é baseada em estratégias de inte- gração contemporâneas de modelos, visando aumentar a precisão e a qualidade do modelo de feature integrado. Dessa forma, será possível identificar o grau de similaridade entre diagramas de features compostos, verificar sua precisão, bem como identificar conflitos. Além disso, este trabalho propõe o desenvolvimento de um protótipo fundamentado no conjunto de estratégias, empregados para a tomada de decisões conforme os requisitos estabelecidos durante a integra- ção de modelos de features seja este de modo semiautomático ou automático. Para avaliar a FMIT, estudos experimentais foram realizados com 10 participantes incluindo estudantes e pro- fissionais. Os participantes executaram 12 cenários de integração, sendo 6 utilizando a FMIT e 6 de forma manual. Os resultados obtidos sugerem que a FMIT melhorou a precisão 43% dos casos, bem como reduziu o esforço em 70% para realizar as integrações.