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申请/专利权人：菏泽市土地储备中心

摘要：本发明涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种基于多维数据的国土生态环境遥感数据分析方法。所述方法包括以下步骤：获取多源的国土生态环境遥感数据；对国土生态环境遥感数据中的低分辨率影像进行上采样至预设目标分辨率，从而得到高分辨率遥感数据；对高分辨率遥感数据进行辐射校正以及几何配准，从而得到辐射几何校正数据；根据多时相的辐射几何校正数据构建时空完备的影像数据立方体，从而得到影像立方体数据；对影像立方体数据进行影像栅格化，并利用生成对抗网络对影像立方体中的空洞进行填补，从而得到异质空间网格化数据。本发明通过多源遥感数据的协同应用提高了表观特征的判别能力，使得生态环境参数反演更加准确。

主权项：1.一种基于多维数据的国土生态环境遥感数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取多源的国土生态环境遥感数据；对国土生态环境遥感数据中的低分辨率影像进行上采样至预设目标分辨率，从而得到高分辨率遥感数据；对高分辨率遥感数据进行辐射校正以及几何配准，从而得到辐射几何校正数据；步骤S2：根据多时相的辐射几何校正数据构建时空完备的影像数据立方体，从而得到影像立方体数据；对影像立方体数据进行影像栅格化，并利用生成对抗网络对影像立方体中的空洞进行填补，从而得到异质空间网格化数据；步骤S3：利用预设的变分自编码器模型对异质空间网格化数据进行隐空间表示学习，从而得到隐空间表示数据；对隐空间表示数据进行蒙特卡洛采样，从而得到后验概率分布数据；根据后验概率分布数据进行反卷积层重构，从而得到无噪声原始数据；根据无噪声原始数据对变分自编码器模型进行超参数优化，并对异质空间网格化数据进行数据清洗，从而得到净化多维立方体数据；步骤S4：对净化多维立方体数据进行光谱维以及时空维特征提取，并进行异质空间网格间的相关性捕获，从而得到高维环境特征向量；获取高光谱影像数据以及极化合成孔径雷达数据；根据高维环境特征向量对高光谱影像数据以及极化合成孔径雷达数据进行双通道注意力融合，从而得到富辐射信息立方体数据；步骤S5，包括：步骤S51：基于蒙特卡洛方法对富辐射信息立方体数据进行物理参数的空间分布场反演，从而得到物理场参数数据；步骤S52：获取外部驱动数据，其中包括国土气象数据、国土人口数据以及社会经济数据；步骤S53：对外部驱动数据以及物理场参数数据进行数据集成，并构建基于时空图卷积和变分序列模型的动态建模网络，从而得到时空动态建模网络数据；步骤S54：利用自注意力机制对时空动态建模网络数据进行长程时空依赖关系分析，从而得到长程依赖关系数据；步骤S55：根据长程依赖关系数据以及时空动态建模网络数据对国土生态环境变化过程进行模拟预测，从而得到环境变化模拟数据。

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百度查询： 菏泽市土地储备中心 基于多维数据的国土生态环境遥感数据分析方法