本發(fā)明涉及遙感數(shù)據(jù)，具體是一種基于遙感的多源數(shù)據(jù)同化方法。

背景技術：

1、遙感是指非接觸的，遠距離的探測技術。一般指運用傳感器/遙感器對物體的電磁波的輻射、反射特性的探測。遙感是通過遙感器這類對電磁波敏感的儀器，在遠離目標和非接觸目標物體條件下探測目標地物。獲取其反射、輻射或散射的電磁波信息(如電場、磁場、電磁波、地震波等信息)，并進行提取、判定、加工處理、分析與應用的一門科學和技術。

2、數(shù)據(jù)同化是指在考慮數(shù)據(jù)時空分布以及觀測場和背景場誤差的基礎上,在數(shù)值模型的動態(tài)運行過程中融合新的觀測數(shù)據(jù)的方法。它是在過程模型的動態(tài)框架內(nèi),通過數(shù)據(jù)同化算法不斷融合時空上離散分布的不同來源和不同分辨率的直接或間接觀測信息來自動調(diào)整模型軌跡,以改善動態(tài)模型狀態(tài)的估計精度，提高模型預測能力。數(shù)據(jù)同化是一種最初來源于數(shù)值天氣預報，為數(shù)值天氣預報提供初始場的數(shù)據(jù)處理技術，已廣泛應用于大氣海洋領域。

3、隨著遙感技術的不斷發(fā)展，多源數(shù)據(jù)的獲取和處理成為了遙感領域的熱點問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往無法有效整合不同來源的數(shù)據(jù)，導致信息丟失和誤差增大。因此，如何有效地進行多源數(shù)據(jù)同化成為了亟待解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于遙感的多源數(shù)據(jù)同化方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于遙感的多源數(shù)據(jù)同化方法，包括下述步驟：

3、s100：數(shù)據(jù)預處理:對多源遙感數(shù)據(jù)進行預處理，包括輻射校正、幾何校正、云檢測，以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和誤差；

4、s200：特征提取:從預處理后的數(shù)據(jù)中提取有用的特征信息，包括光譜特征、紋理特征，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應用；

5、s300：數(shù)據(jù)融合:將提取的特征信息進行融合，采用適當?shù)娜诤纤惴ǎ訖嗥骄?、主成分分析，以整合多源?shù)據(jù)的優(yōu)勢；

6、s400：數(shù)據(jù)驗證:采取多種驗證方法，對數(shù)據(jù)進行驗證，對于錯誤的數(shù)據(jù)進行反饋，數(shù)據(jù)驗證無誤則進入下一步驟；

7、s500：同化模型構建:根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)，構建適當?shù)耐Ｐ?，包括卡爾曼濾波、變分法，以實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的最優(yōu)估計；

8、s600：結(jié)果輸出:根據(jù)同化模型的結(jié)果，輸出最終的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括土地覆蓋圖、植被指數(shù)圖。

9、作為本發(fā)明進一步的方案：所述步驟s100中對于數(shù)據(jù)預處理包括下述子步驟：

10、數(shù)據(jù)收集：通過各種手段采集數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)來源；

11、初步篩選：檢查數(shù)據(jù)的完整性，確保所需的數(shù)據(jù)沒有遺漏，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為處理流程中所需的統(tǒng)一格式；

12、數(shù)據(jù)清洗：采用濾波器或平滑技術減少數(shù)據(jù)中的隨機噪聲，對于缺失的數(shù)據(jù)，使用插值、平均值填充和忽略方法進行處理，識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值；

13、數(shù)據(jù)校正：輻射校正：對遙感數(shù)據(jù)進行輻射定標，消除傳感器誤差及大氣影響，對遙感圖像進行地理校正，確保圖像與實際地理位置對應；

14、數(shù)據(jù)融合：將不同分辨率的數(shù)據(jù)通過重采樣等方法融合到同一空間尺度，對時間序列數(shù)據(jù)進行分析，調(diào)整時間標簽，確保時間一致性；

15、特征提?。簭倪b感數(shù)據(jù)中提取反射率、植被指數(shù)光譜特征，計算灰度共生矩陣、局部二值模式紋理特征，對地物進行邊緣檢測以提取形狀特征；

16、數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)標準化到0-1范圍，減少不同量綱之間的影響，使用最大-最小歸一化或z分數(shù)歸一化，使數(shù)據(jù)具有可比性；

17、數(shù)據(jù)增強：旋轉(zhuǎn)變換：通過旋轉(zhuǎn)圖像增加樣本多樣性、翻轉(zhuǎn)變換：水平或垂直翻轉(zhuǎn)圖像、平移變換：沿x或y方向平移圖像、縮放變換：改變圖像的尺寸；

18、數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集，常用比例為70％訓練集，30％測試集；

19、數(shù)據(jù)編碼：將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可理解的數(shù)值形式，將類別標簽轉(zhuǎn)換為整數(shù)。

20、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述步驟s200特征提取中，還包括光譜特征提取、紋理特征提取、形狀特征提取、空間關系特征提取、時間特征提取、深度學習特征提取、特征選擇、特征融合。

21、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述步驟s300數(shù)據(jù)融合中，還包括數(shù)據(jù)處理、特征提取、數(shù)據(jù)級融合、特征級融合、模型級融合、融合策略、融合后處理、質(zhì)量評估。

22、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述步驟s400數(shù)據(jù)驗證包括數(shù)據(jù)來源檢查、數(shù)據(jù)格式和結(jié)構驗證、數(shù)據(jù)范圍和邏輯檢查、數(shù)據(jù)準確性驗證、數(shù)據(jù)時效性驗證、數(shù)據(jù)一致性驗證、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)清晰和預處理、驗證結(jié)果記錄、用戶反饋。

23、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述步驟s500同化模型構建包括下述子步驟：

24、模型選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)特性和研究目的選擇合適的同化算法，確定模型的基本架構，選擇適當?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡層數(shù)和節(jié)點數(shù)；

25、模型設計：根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)特征設計模型的輸入層，設計模型的隱藏層，包括層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)，根據(jù)預測目標設計模型的輸出層，包括回歸問題的設計連續(xù)輸出，分類問題的設計離散輸出；

26、參數(shù)初始化：為模型的權重參數(shù)設置初始值，使用隨機初始化或預訓練的權重，同時為模型的偏置參數(shù)設置初始值；

27、損失函數(shù)定義：選擇合適的誤差度量方法，包括均方誤差用于回歸問題，交叉熵用于分類問題，同時添加正則化項以防止過擬合；

28、優(yōu)化算法選擇：選擇適當?shù)膬?yōu)化算法，并調(diào)整優(yōu)化算法的超參數(shù)，包括學習率、批次大小和迭代次數(shù)；

29、訓練與驗證：使用預處理和融合后的數(shù)據(jù)準備訓練集，準備驗證集以評估模型性能和進行模型選擇，應用交叉驗證技術來評估模型的泛化能力；

30、模型訓練：將數(shù)據(jù)集分成小批量進行訓練，以適應內(nèi)存限制，使用早停策略來避免過擬合，即當驗證誤差不再降低時停止訓練；

31、模型測試：使用獨立的測試集對模型進行最終評估，并計算模型的性能指標；

32、模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)模型在驗證集上的表現(xiàn)調(diào)整超參數(shù)，同時調(diào)整模型結(jié)構；

33、模型部署：保存訓練好的模型以便后續(xù)使用，在實際應用中加載模型進行預測和分析。

34、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：提高預測能力：數(shù)據(jù)同化能夠提高模型預測能力，使模型結(jié)果不斷地向觀測值靠攏，從而提升預報的精確度。

35、優(yōu)化觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過數(shù)據(jù)同化融合不同來源和分辨率的觀測數(shù)據(jù)，可以獲得比單一數(shù)據(jù)更精確、更豐富的信息，減少模糊性，提高解譯可靠性。

36、增強模型模擬精度：數(shù)據(jù)同化通過融合遙感信息和作物生長模型，提供了宏觀監(jiān)測信息和動態(tài)反映作物生長發(fā)育過程的能力，有利于實現(xiàn)優(yōu)勢互補，提升應用潛力。

37、促進科學研究：深度學習與數(shù)據(jù)同化的結(jié)合為解決地球系統(tǒng)復雜問題提供了新的途徑，促進了科學研究的深入進行。

38、擴展應用領域：數(shù)據(jù)同化不僅局限于大氣海洋領域，還可以應用于農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測、作物產(chǎn)量預測等領域，具有廣泛的應用前景。