【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感数据，具体是一种基于遥感的多源数据同化方法。
技术介绍
1、遥感是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测。遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物。获取其反射、辐射或散射的电磁波信息(如电场、磁场、电磁波、地震波等信息)，并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。
2、数据同化是指在考虑数据时空分布以及观测场和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法。它是在过程模型的动态框架内,通过数据同化算法不断融合时空上离散分布的不同来源和不同分辨率的直接或间接观测信息来自动调整模型轨迹,以改善动态模型状态的估计精度，提高模型预测能力。数据同化是一种最初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术，已广泛应用于大气海洋领域。
3、随着遥感技术的不断发展，多源数据的获取和处理成为了遥感领域的热点问题。传统的数据处理方法往往无法有效整合不同来源的数据，导致信息丢失和误差增大。因此，如何有效地进行多源数据同化成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于遥感的多源数据同化方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于遥感的多源数据同化方法，包括下述步骤：
3、s100：数据预处理:对多源遥感数据进行预处理，包
4、s200：特征提取:从预处理后的数据中提取有用的特征信息，包括光谱特征、纹理特征，以便后续的数据分析和应用；
5、s300：数据融合:将提取的特征信息进行融合，采用适当的融合算法，加权平均、主成分分析，以整合多源数据的优势；
6、s400：数据验证:采取多种验证方法，对数据进行验证，对于错误的数据进行反馈，数据验证无误则进入下一步骤；
7、s500：同化模型构建:根据融合后的数据，构建适当的同化模型，包括卡尔曼滤波、变分法，以实现多源数据的最优估计；
8、s600：结果输出:根据同化模型的结果，输出最终的遥感数据产品，包括土地覆盖图、植被指数图。
9、作为本专利技术进一步的方案：所述步骤s100中对于数据预处理包括下述子步骤：
10、数据收集：通过各种手段采集数据，确定数据来源；
11、初步筛选：检查数据的完整性，确保所需的数据没有遗漏，将所有数据转换为处理流程中所需的统一格式；
12、数据清洗：采用滤波器或平滑技术减少数据中的随机噪声，对于缺失的数据，使用插值、平均值填充和忽略方法进行处理，识别并处理数据中的异常值；
13、数据校正：辐射校正：对遥感数据进行辐射定标，消除传感器误差及大气影响，对遥感图像进行地理校正，确保图像与实际地理位置对应；
14、数据融合：将不同分辨率的数据通过重采样等方法融合到同一空间尺度，对时间序列数据进行分析，调整时间标签，确保时间一致性；
15、特征提取：从遥感数据中提取反射率、植被指数光谱特征，计算灰度共生矩阵、局部二值模式纹理特征，对地物进行边缘检测以提取形状特征；
16、数据归一化：将数据标准化到0-1范围，减少不同量纲之间的影响，使用最大-最小归一化或z分数归一化，使数据具有可比性；
17、数据增强：旋转变换：通过旋转图像增加样本多样性、翻转变换：水平或垂直翻转图像、平移变换：沿x或y方向平移图像、缩放变换：改变图像的尺寸；
18、数据分割：将数据集分为训练集和测试集，常用比例为70％训练集，30％测试集；
19、数据编码：将分类数据转换为模型可理解的数值形式，将类别标签转换为整数。
20、作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤s200特征提取中，还包括光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取、空间关系特征提取、时间特征提取、深度学习特征提取、特征选择、特征融合。
21、作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤s300数据融合中，还包括数据处理、特征提取、数据级融合、特征级融合、模型级融合、融合策略、融合后处理、质量评估。
22、作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤s400数据验证包括数据来源检查、数据格式和结构验证、数据范围和逻辑检查、数据准确性验证、数据时效性验证、数据一致性验证、数据质量评估、数据清晰和预处理、验证结果记录、用户反馈。
23、作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤s500同化模型构建包括下述子步骤：
24、模型选择：根据数据特性和研究目的选择合适的同化算法，确定模型的基本架构，选择适当的神经网络层数和节点数；
25、模型设计：根据融合后的数据特征设计模型的输入层，设计模型的隐藏层，包括层数、每层的神经元数量、激活函数，根据预测目标设计模型的输出层，包括回归问题的设计连续输出，分类问题的设计离散输出；
26、参数初始化：为模型的权重参数设置初始值，使用随机初始化或预训练的权重，同时为模型的偏置参数设置初始值；
27、损失函数定义：选择合适的误差度量方法，包括均方误差用于回归问题，交叉熵用于分类问题，同时添加正则化项以防止过拟合；
28、优化算法选择：选择适当的优化算法，并调整优化算法的超参数，包括学习率、批次大小和迭代次数；
29、训练与验证：使用预处理和融合后的数据准备训练集，准备验证集以评估模型性能和进行模型选择，应用交叉验证技术来评估模型的泛化能力；
30、模型训练：将数据集分成小批量进行训练，以适应内存限制，使用早停策略来避免过拟合，即当验证误差不再降低时停止训练；
31、模型测试：使用独立的测试集对模型进行最终评估，并计算模型的性能指标；
32、模型调优：根据模型在验证集上的表现调整超参数，同时调整模型结构；
33、模型部署：保存训练好的模型以便后续使用，在实际应用中加载模型进行预测和分析。
34、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：提高预测能力：数据同化能够提高模型预测能力，使模型结果不断地向观测值靠拢，从而提升预报的精确度。
35、优化观测数据质量：通过数据同化融合不同来源和分辨率的观测数据，可以获得比单一数据更精确、更丰富的信息，减少模糊性，提高解译可靠性。
36、增强模型模拟精度：数据同化通过融合遥感信息和作物生长模型，提供了宏观监测信息和动态反映作物生长发育过程的能力，有利于实现优势互补，提升应用潜力。
37、促进科学研究：深度学习与数据同化的结合为解决地球系统复杂问题提供了新的途径，促进了科学研究的深入进行。
38、扩展应用领域：数据同化不仅局限于大气海洋领域，还可以应用于农业资源监测、作物产量预测等领域，具有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤S100中对于数据预处理包括下述子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤S200特征提取中，还包括光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取、空间关系特征提取、时间特征提取、深度学习特征提取、特征选择、特征融合。
4.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤S300数据融合中，还包括数据处理、特征提取、数据级融合、特征级融合、模型级融合、融合策略、融合后处理、质量评估。
5.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤S400数据验证包括数据来源检查、数据格式和结构验证、数据范围和逻辑检查、数据准确性验证、数据时效性验证、数据一致性验证、数据质量评估、数据清晰和预处理、验证结果记录、用户反馈。
6.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤S500同化
...【技术特征摘要】
1.一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤s100中对于数据预处理包括下述子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤s200特征提取中，还包括光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取、空间关系特征提取、时间特征提取、深度学习特征提取、特征选择、特征融合。
4.根据权利要求1所述的一种基于遥感的多源数据同化方法，其特征在于：所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦安振，宁东峰，李迎，
申请(专利权)人：中国农业科学院农田灌溉研究所，
类型：发明
国别省市：
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