【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高光谱遥感的测绘方法，尤其涉及一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法。
技术介绍
1、目前技术在基于无人机高光谱遥感的测绘方法方面存在一些弊端和不足。首先，数据处理和存储的挑战十分显著。无人机收集的高光谱数据量通常非常大，这要求有高效的数据处理和存储能力。然而，在处理速度和存储容量方面，现有技术仍然存在局限，特别是在边缘计算设备上，这些限制可能导致数据处理瓶颈。其次是数据的准确性和质量问题。高光谱数据受到多种因素的影响，如天气条件、光照变化和设备稳定性等，这些都可能影响数据质量。而当前技术在消除这些干扰因素方面仍有待提高。此外，高光谱数据的解析和解释需要高度专业的知识，目前的自动化程度和智能化水平还不足以完全替代专业人员的分析。再者，成本和可访问性也是问题。高光谱遥感设备和无人机的成本相对较高，这限制了其在资源有限的情况下的普及和应用。同时，高光谱数据处理和分析通常需要专业软件和高性能计算资源，这些都增加了技术的使用成本。
2、最后，与传统的遥感技术相比，基于无人机的高光谱遥感技术在法规和隐私方面面临更多的挑战。无人机的使用受到严格的法律法规限制，包括飞行高度、飞行时间和飞行区域等，这些都可能影响测绘的灵活性和有效性。同时，无人机的使用也可能引发隐私和安全方面的担忧。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，从而解决
技术介绍
中所指出的部分弊端和不足。
2、本专利技术解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：包括以
3、进一步，利用收集的高光谱数据结合地理信息系统gis技术构建三维地图，并开发可视化平台，使用户能够从不同角度和分辨率查看地图；最后针对不同的应用场景分析特定需求，并根据每个场景调整和优化高光谱测绘方法，以确保该测绘方法在各种实际应用中的有效性和适用性。
4、进一步地，所述的实时数据处理算法实现步骤：
5、s1、通过gpu编程开发并行处理算法，优化数据分割和调度策略，确保并行处理时的数据一致性和高效性；
6、s2、利用现代机器学习框架构建自适应机器学习模型，包括自动参数调整机制，并通过连续训练和验证循环实现模型的自动调整和优化；
7、s3、部署实时数据流处理平台，构建数据管道处理实时进入的高光谱数据流，设计高效的数据序列化和反序列化机制以快速传输数据；同时，开发深度学习模型来分析高光谱数据，并进行数据预处理和增强，以及调整网络结构以适应高光谱数据特性；
8、s4、构建混合云边计算框架，其中边缘设备负责初步数据处理和实时任务，云端负责大规模数据处理和存储，确保云端和边缘端之间高效的数据同步和任务协调，同时在边缘设备上部署轻量级机器学习模型。
9、进一步地，所述的gpu编程开发并行处理算法实现，通过数据分割函数其中x和y分别代表数据块的索引和gpu核心数量，实现数据的有效分配；
10、接着引入负载均衡系数其中i是数据块编号，n是总数据块数，以确保每个gpu核心的负载平衡；同时，采用同步函数s(d,t)＝e-dt，其中d和t分别代表数据块间的依赖度和处理时间，以保证数据处理过程中的一致性和同步；进一步，实现了动态调度策略，通过调度函数d(k,v)＝log(kv+1)，其中k和v分别代表当前数据块的处理状态和可用gpu核心数量，以动态优化数据块的分配；
11、最后，通过内存优化函数：
12、
13、其中r和s分别代表数据读取频率和数据块大小，来优化gpu内存使用，减少数据传输。
14、进一步地，所述的自适应机器学习模型采用：包括tensorflow或pytorch，其中模型通过函数：
15、
16、其中，m代表模型的层数，n代表每层的节点数；函数内部：i·ln(m+i)计算的是随着层数和节点数增加，模型复杂度的增长率；外层的表示对整个复杂度增长进行规范化，以便于不同模型间的比较；
17、随后，利用强化学习实现自动参数调整，通过参数调整函数：
18、p(θ，λ)＝∫0θsin(λ·x)dx
19、其中，θ代表当前参数值，λ代表学习率；该公式通过整合当前参数值和学习率来计算参数的最优更新量；
20、同时，模型通过连续优化函数：
21、
22、指导训练和验证周期，其中k为迭代次数，α为调整强度；
23、最后，模型性能通过函数e(ω,τ)＝log(ω)·e-τω评估，其中ω代表权重更新频率，τ代表训练时间。
24、进一步地，所述的用于处理高光谱数据的系统，包括实时数据流处理平台的部署，数据管道的构建，以及深度学习模型的开发和调整实现过程：
25、首先，系统使用现代数据流处理平台构建数据管道，应用数据吞吐量优化函数：
26、
27、其中di表示数据块大小，v表示数据流速度，用于优化数据流的处理速度和吞吐量；接着，系统设计了专门针对高光谱数据的序列化和反序列化算法，使用序列化效率函数；
28、
29、其中n为数据点数量，b为带宽，以提高数据传输的效率；
30、同时，系统开发了深度学习模型来分析高光谱数据，应用特征提取函数：
31、
32、优化高光谱数据的特征提取过程；其中，x是输入数据向量，其中包含高光谱数据的不同特征；k是要提取的特征数量，y是模型层的深度；该公式通过结合数据特征的平方和对应模型层深度的对数来强化特征提取，适用于处理复杂的高光谱数据；
33、此外，系统执行了高光谱数据的预处理和增强，使用预处理效果函数：
34、
35、确保数据质量；其中，r代表原始数据范围，s和t是预处理步骤中使用的参数；该公式通过使用正弦函数和积分，为数据预处理提供了量化的评估方法，确保数据质量和一致性；
36、最后系统调整了深度学习网络结构，采用网络适应度评估函数：
37、
38、以适配高光谱数据特性；其中，l代表网络层数，w代表权重数量，h代表隐藏层节点数；该公式通过考虑层数、权重和隐藏层节点数的关系，帮助确定有效的网络结构来处理高光谱数据。
39、进一步地，所述的混合云边计算框架构成包括：
40、首先，框架利用计算效率函数：
41、
42、其中c代表计算资源，d代表数据量，来评估不同计算资源下的处理效率，从而优化数据在云端和边缘设备间的分配和处理；
43、接着边本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于：包括以下步骤：首先，设计并整合轻量级、高效能的高光谱传感器模块与无人机搭载系统，确保传感器在各种无人机上能稳定运作；接着开发实时数据处理算法，并集成机器学习技术，用于提高从高光谱传感器收集到的数据的处理速度和分析精确度；然后建立地面验证系统，设计地面采样和验证方案，通过对比分析地面数据与无人机收集的高光谱数据，确保数据的一致性和准确性；
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的实时数据处理算法实现步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的GPU编程开发并行处理算法实现，通过数据分割函数其中x和y分别代表数据块的索引和GPU核心数量，实现数据的有效分配；
4.根据权利要求2所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的自适应机器学习模型采用：包括TensorFlow或PyTorch，其中模型通过函数：
5.根据权利要求2所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的用于处理高光谱数据
6.根据权利要求2所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的混合云边计算框架构成包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述用于确保地面数据和无人机收集的高光谱数据一致性及准确性的地面验证系统，首先部署地面高光谱仪器，采用地面数据精确度函数
8.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述利用高光谱数据和GIS技术构建三维地图的方法，采用地表特征提取函数：
9.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述针对不同应用场景优化高光谱测绘方法，首先，系统进行场景特定需求分析，应用需求分析函数：
10.根据权利要求9所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述针对不同应用场景优化高光谱测绘另一方法：
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于：包括以下步骤：首先，设计并整合轻量级、高效能的高光谱传感器模块与无人机搭载系统，确保传感器在各种无人机上能稳定运作；接着开发实时数据处理算法，并集成机器学习技术，用于提高从高光谱传感器收集到的数据的处理速度和分析精确度；然后建立地面验证系统，设计地面采样和验证方案，通过对比分析地面数据与无人机收集的高光谱数据，确保数据的一致性和准确性；
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的实时数据处理算法实现步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的gpu编程开发并行处理算法实现，通过数据分割函数其中x和y分别代表数据块的索引和gpu核心数量，实现数据的有效分配；
4.根据权利要求2所述的一种基于无人机高光谱遥感的测绘方法，其特征在于所述的自适应机器学习模型采用：包括tensorflow或pytorch，其中模型通过函数：
5.根据权利要求2所述的一种基于无...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵薛强，伍峥，赵晖，张小平，张永，王小刚，麻王斌，张瑶，何宝根，唐宏，杨志民，管继祥，邓理思，梁文俊，林仰纯，朱长富，钟翠华，
申请(专利权)人：中水珠江规划勘测设计有限公司，
类型：发明
国别省市：
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