【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及森林碳汇，尤其涉及的是一种基于图像处理的遥感数据特征转换方法、系统及智能终端。
技术介绍
1、在气候变化研究和森林碳汇项目中，需要将采集的环境特征数据转换为机器学习算法可以处理的格式，从而利用机器学习算法来执行特定的目标任务。
2、现有技术中主要依赖于将环境特征数据转换为表格或向量形式，并将获得的表格或向量形式的数据输入传统的机器学习算法进行处理。虽然该方法能够处理简单的数据，但是面对复杂的地理空间数据，在转换为表格形式的数据过程中存在信息丢失的情况，而且无法准确地分析各种地理空间数据之间的空间关系，致使对森林碳汇的评估不够精确。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理的遥感数据特征转换方法、系统及智能终端，旨在解决现有技术中存在的对森林碳汇的评估精确性较低的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种基于图像处理的遥感数据特征转换方法，包括以下步骤：
3、获取目标森林区域的遥感数据，并提取所述遥感数据中的若干种与目标场景相关的数据，构建目标数据集；
4、提取所述目标数据集中的所有类型的数据特征，并将每种所述数据特征转换为一个单通道图像；
5、将各个所述单通道图像进行数据融合，获得多通道图像；
6、对所述多通道图像进行插值处理，获得遥感数据特征转换结果。
7、可选的，提取所述遥感数据中的若干种与目标场景相关的数据，包括：
<...【技术保护点】
1.基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述提取所述遥感数据中的若干种与目标场景相关的数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述将每种所述数据特征分别转换为一个单通道图像，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述将各个所述单通道图像进行数据融合，获得多通道图像，包括：
5.根据权利要求4所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述对所述多通道图像进行插值处理，获得遥感数据特征转换结果，包括：
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述遥感数据，包括：
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，还包括：
8.基于图像处理的遥感数据特征转换系统，其特征在于，所述系统包括：
9.智能终端，其特征在于，所述智能终端包括存储器、处
10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于图像处理的遥感数据特征转换程序，所述基于图像处理的遥感数据特征转换程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述基于图像处理的遥感数据特征转换方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述提取所述遥感数据中的若干种与目标场景相关的数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述将每种所述数据特征分别转换为一个单通道图像，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述将各个所述单通道图像进行数据融合，获得多通道图像，包括：
5.根据权利要求4所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征在于，所述对所述多通道图像进行插值处理，获得遥感数据特征转换结果，包括：
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的遥感数据特征转换方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱超杰，唐玉芝，汪飙，吴海山，李世行，李兆鹏，谭琳琳，李清泉，
申请(专利权)人：人工智能与数字经济广东省实验室深圳，
类型：发明
国别省市：
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