【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地学工程，具体涉及一种实现地学关键要素自动生产制备的系统及方法。
技术介绍
1、随着深度学习技术的不断发展，使得多源遥感数据的分析效率也在不断提升；针对高分卫星、资源卫星和环境卫星等不同卫星荷载波段的高空间、高时间分辨率、高频次、多模式、多波普的特点，结合地面观测数据，利用深度神经网络对多源遥感数据处理分析，是现有技术中常见的技术手段，基于深度学习的多源遥感数据分类方法具有强大的特征学习和表达能力，在分类过程中不需要人工进行特征的设计和选择，既可实现自动化输出结果；
2、但是由于深度学习是一种数据驱动的方法，高度依赖于数据的样本质量，为了获取高质量样本数据，仍需要对多源遥感数据的分割模型的特征参数进行选择和优化；在地学关键要素专题数据集的提取过程中，从多源遥感数据的原始数据到提取出专题数据集的过程中仍存在需要人为选择和调试的处理过程，每一个处理过程均会影响专题数据集的提取效率；为了提高专题数据集的提取效率，动态优化分析模型的参数，降低人力物力的消耗，实现专题数据集完全的自动化生产流程，本专利技术提出了一种实现地...
【技术保护点】
1.一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，其特征在于，系统包括
2.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
3.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
4.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
5.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
6.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
7.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
8.一种实现地学关键要素自动...
【技术特征摘要】
1.一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，其特征在于，系统包括
2.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
3.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
4.根据权利要求1所述的一种实现地学关键要素自动生产制备的系统，
...【专利技术属性】
技术研发人员：康建芳，张耀南，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：
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