遥感数据智能解析方法及系统

专利主权项内容

1.遥感数据智能解析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于原始遥感数据，采用直方图均衡化算法改善图像的对比度和亮度，接着通过节点相似度创建图结构，将像素点转换成图的节点，并根据相似度建立节点间的连接，生成图结构化遥感数据；基于所述图结构化遥感数据，使用模块度优化方法，识别数据中的自然聚类，对节点进行分组，以挖掘同类模式的集合，进而生成遥感数据聚类图；基于所述遥感数据聚类图，采用深度卷积神经网络对每个聚类进行模式识别，分类并标注差异化的遥感数据类别，包括土地利用类型，生成分类标注遥感图像；基于所述分类标注遥感图像，利用生成对抗网络模型自动进行图像标注，通过生成器产生标注图像，判别器区分真实和生成图像，生成自动标注增强图像；基于所述自动标注增强图像，结合遗传算法和特征选择技术，基于效能自动选择特征组合，提高数据分析的效率和准确性，生成优化特征集；基于所述优化特征集，运用深度信念网络对土地覆盖的变化进行深层特征学习和变化检测，识别包括植被变化或城市扩张特征，生成土地覆盖变化分析图；基于所述土地覆盖变化分析图，应用时间序列分析方法，跟踪长期变化趋势，进行环境变化的综合评估，生成长期环境变化结果。