一种多源遥感图像分析方法及系统

专利主权项内容

1.一种多源遥感图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于多波段卫星遥感数据的概率图模型，采用结构化学习的贝叶斯网络和条件随机场算法，分析多源遥感数据间的相互关系和条件依赖性，生成依赖性关系图；基于所述依赖性关系图，采用广义自回归条件异方差模型进行分析，并量化预测多个数据源的波动性，生成波动性分析报告；基于所述波动性分析报告，采用多任务学习模型和领域自适应迁移学习策略，设计模型处理多类图像数据，生成特征迁移模型；基于所述特征迁移模型，采用非线性动力学分析方法，分析多源图像数据的动态行为，生成动态行为分析报告；基于所述动态行为分析报告，采用频谱分析和逆卷积处理技术，估计图像的频域特性，并进行图像数据的频谱优化，生成优化后的图像数据；基于所述优化后的图像数据，采用几何变换算法和卷积神经网络同步学习，并进行图像对齐，生成对齐和同步后的图像数据；基于所述对齐和同步后的图像数据，综合依赖性关系图、波动性分析报告、特征迁移模型、动态行为分析报告和优化后的图像数据，采用多视图数据融合技术，进行数据整合处理，生成最终的图像数据集。