【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种多源遥感图像分析方法及系统。
技术介绍
1、图像处理
是一个专注于获取、分析、处理和理解来自各种不同源头的图像数据的领域，在这个领域中，技术和算法的发展旨在提升对图像内容的理解，以便于实现更准确的信息提取和更高效的数据利用，图像处理技术广泛应用于卫星遥感、医学成像、视频监控、自动驾驶车辆等多个领域，其中涉及图像的增强、恢复、分类、模式识别和图像理解等多个方面。
2、其中，多源遥感图像分析方法的目的是有效整合和分析来自不同遥感数据源的图像，以提高分析的准确性和综合性，该方法的目标是克服单一数据源存在的局限性，通过结合多种来源的数据，提供更全面、更精确的分析结果，例如，结合来自不同卫星、不同传感器，甚至不同时间的图像数据，可以更全面地监测和理解环境变化、城市发展、自然灾害等现象，为达成这一目标，方法一般通过一系列先进的图像处理技术实现，包括图像配准（确保不同图像的几何一致性）、图像融合（结合不同源头的图像以提供更多信息）、特征提取（识别和利用关键的图像特征）以及机器学习和数据挖掘技术（用...
【技术保护点】
1.一种多源遥感图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多源遥感图像分析方法，其特征在于：所述依赖性关系图包括数据节点、关联边、条件依赖指标，所述波动性分析报告包括波动指数、预测趋势、关键波动因素，所述特征迁移模型包括特征提取规则、适应性参数、跨域调整因子，所述动态行为分析报告包括时间序列模式、行为趋势、动态变化指标，所述优化后的图像数据包括频域特性结果、图像质量改善细节，所述对齐和同步后的图像数据包括空间对齐结果、同步学习参数，所述最终的图像数据集包括综合融合结果、多视角分析信息。
3.根据权利要求1所述的多源遥感图...
【技术特征摘要】
1.一种多源遥感图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多源遥感图像分析方法，其特征在于：所述依赖性关系图包括数据节点、关联边、条件依赖指标，所述波动性分析报告包括波动指数、预测趋势、关键波动因素，所述特征迁移模型包括特征提取规则、适应性参数、跨域调整因子，所述动态行为分析报告包括时间序列模式、行为趋势、动态变化指标，所述优化后的图像数据包括频域特性结果、图像质量改善细节，所述对齐和同步后的图像数据包括空间对齐结果、同步学习参数，所述最终的图像数据集包括综合融合结果、多视角分析信息。
3.根据权利要求1所述的多源遥感图像分析方法，其特征在于：基于多波段卫星遥感数据的概率图模型，采用结构化学习的贝叶斯网络和条件随机场算法，分析多源遥感数据间的相互关系和条件依赖性，生成依赖性关系图的步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的多源遥感图像分析方法，其特征在于：基于所述依赖性关系图，采用广义自回归条件异方差模型进行分析，并量化预测多个数据源的波动性，生成波动性分析报告的步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的多源遥感图像分析方法，其特征在于：基于所述波动性分析报告，采用多任务学习模型和领域自适应迁移学习策略，设计模型处理多类图像数据，生成特...
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