【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及遙感，具體是一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法。
技術(shù)介紹
1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，積累了海量具有不同時(shí)間、空間、光譜分辨率的遙感數(shù)據(jù)集，為應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其中高光譜由于具有豐富的光譜信息，在領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，由于衛(wèi)星傳感器的限制，遙感數(shù)據(jù)集不能同時(shí)具有較高的時(shí)間、空間以及光譜分辨率，尤其對(duì)于高光譜數(shù)據(jù)而言，其時(shí)間分辨率和空間分辨率往往較低，大大限制了高光譜數(shù)據(jù)在長(zhǎng)時(shí)間序列上的應(yīng)用。因此，如何結(jié)合不同遙感產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)來獲得同時(shí)具有高時(shí)間-空間-光譜分辨率的數(shù)據(jù)集成為一個(gè)亟待解決的問題。
2、為了獲得高時(shí)空譜分辨率的數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合是實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)的有效選擇。目前的數(shù)據(jù)融合方法包括時(shí)空融合方法、空譜融合方法和時(shí)空譜融合方法。時(shí)空融合方法通常包括加權(quán)函數(shù)法，線性優(yōu)化分解法和非線性優(yōu)化法；空譜數(shù)據(jù)融合方法通常包括線性優(yōu)化分解法和非線性優(yōu)化法。時(shí)空譜融合方法目前包括基于最大后驗(yàn)估計(jì)的時(shí)空譜融合方法以及基于耦合稀疏張量分解的時(shí)空譜融合方法等。
3、然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)融合方法往往是通過單個(gè)時(shí)相或多個(gè)離散時(shí)相進(jìn)行融合重建，無法將待融合數(shù)據(jù)集的時(shí)間維、空間維、光譜維在多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)一體化提取融合，因此融合速度及效率均存在不足，難以應(yīng)用于大型的長(zhǎng)時(shí)間序列高光譜數(shù)據(jù)集的生成，需要改進(jìn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本
3、一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，包括以下步驟：
4、步驟101，基于待融合的時(shí)序高空間分辨率數(shù)據(jù)集、時(shí)序高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)集和時(shí)序高光譜分辨率數(shù)據(jù)集按照時(shí)間維度、空間維度x、空間維度y和光譜維度進(jìn)行排序儲(chǔ)存，獲得四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)相編碼；數(shù)據(jù)源包括時(shí)序高空間分辨率數(shù)據(jù)、時(shí)序高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和時(shí)序高光譜分辨率數(shù)據(jù)，其中，時(shí)序高空間分辨率數(shù)據(jù)指代三種數(shù)據(jù)源中空間分辨率最高的數(shù)據(jù)，時(shí)序高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)指代三種數(shù)據(jù)源中時(shí)間分辨率最高的數(shù)據(jù)，時(shí)序高光譜分辨率數(shù)據(jù)指代三種數(shù)據(jù)源中光譜分辨率最高的數(shù)據(jù)；
5、步驟102，待融合的四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間維降采樣，構(gòu)建對(duì)應(yīng)四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)；
6、步驟103，基于四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)與四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)與四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)、四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)與四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，分別構(gòu)建空間、時(shí)間、光譜信息提取模型；
7、步驟104，將空間信息提取模型、時(shí)間信息提取模型、光譜信息提取模型通過多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行聯(lián)合，共同訓(xùn)練學(xué)習(xí)多源時(shí)-空-譜信息；
8、步驟105，將空間信息提取模型、時(shí)間信息提取模型、光譜信息提取模型進(jìn)行串聯(lián)，輸入待融合數(shù)據(jù)，獲得四維高時(shí)間-高空間-高光譜數(shù)據(jù)；
9、所述時(shí)間、空間、光譜中，所述“高”為三種數(shù)據(jù)中分辨率排第一的數(shù)據(jù)，“中”為三種數(shù)據(jù)中分辨率第二的數(shù)據(jù)，“低”為三種數(shù)據(jù)中分辨率排第三的數(shù)據(jù)。
10、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：所述步驟101，基于待融合的時(shí)序高空間分辨率數(shù)據(jù)集、時(shí)序高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)集和時(shí)序高光譜分辨率數(shù)據(jù)集按照時(shí)間維度、空間維度x、空間維度y和光譜維度進(jìn)行排序儲(chǔ)存，獲得四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)相編碼之前，還包括：
11、步驟1001，利用全色或者多光譜、多光譜和高光譜傳感器獲取時(shí)序低時(shí)間-高空間分辨率的原始全色或者多光譜數(shù)據(jù)、時(shí)序高時(shí)間-中空間-低光譜分辨率的原始多光譜數(shù)據(jù)和時(shí)序低時(shí)間-低空間-高光譜分辨率的原始高光譜數(shù)據(jù)；
12、步驟1002，分別對(duì)所述原始時(shí)序多光譜或者全色數(shù)據(jù)、所述原始時(shí)序多光譜數(shù)據(jù)和所述原始時(shí)序高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取對(duì)應(yīng)的多光譜/全色數(shù)據(jù)、多光譜反射率數(shù)據(jù)和高光譜反射率數(shù)據(jù)；
13、步驟1003，對(duì)所有多光譜或者全色數(shù)據(jù)、多光譜反射率數(shù)據(jù)和高光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行精配準(zhǔn)，得到所述時(shí)序全色或者多光譜數(shù)據(jù)集、時(shí)序多光譜數(shù)據(jù)集和時(shí)序高光譜數(shù)據(jù)集。
14、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：對(duì)所有四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)相編碼，具體包括：
15、estandard＝[1,2,...,l]；
16、
17、其中，estandard為包含l景影像的時(shí)間分辨率最高的時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)相編碼集，其第m景影像的成像時(shí)間為編碼為其他源的時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)相編碼集為en，其第n景影像成像時(shí)間為編碼為
18、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：利用時(shí)相編碼集，對(duì)所述待融合的四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行快速時(shí)間維降采樣，構(gòu)建對(duì)應(yīng)四維時(shí)間降采樣多光譜數(shù)據(jù)，具體包括：
19、對(duì)于四維遙感數(shù)據(jù)采用如下公式，計(jì)算對(duì)應(yīng)的時(shí)間降采樣數(shù)據(jù)即
20、
21、其中，estandard為時(shí)間分辨率最高的時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)相編碼集，en為四維遙感數(shù)據(jù)的時(shí)相編碼集，x∈w，y∈h，b∈b。
22、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：基于所述四維時(shí)空降采樣多光譜數(shù)據(jù)與所述四維高空間分辨率數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，構(gòu)建空間信息提取模型，具體包括：
23、空間維映射特征提取利用四維高空間分辨率數(shù)據(jù)和四維時(shí)間降采樣多光譜數(shù)據(jù)間的關(guān)系fspatial進(jìn)行提取
24、
25、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：基于所述四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)與所述四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，構(gòu)建時(shí)間信息提取模型，具體包括：
26、時(shí)間維映射特征提取利用四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維時(shí)間降采樣多光譜數(shù)據(jù)間的關(guān)系ftemporal進(jìn)行提取，即
27、
28、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：基于所述四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)與所述四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，構(gòu)建光譜信息提取模型，具體包括：
29、光譜維映射特征提取利用四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)間的關(guān)系fspectral進(jìn)行提取，即
30、
31、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：所述空間信息提取模型、所述時(shí)間信息提取模型、所述光譜信息提取模型通過多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行聯(lián)合，共同學(xué)習(xí)多源時(shí)-空-譜信息，具體包括：
32、多任務(wù)學(xué)習(xí)的多特征損失函數(shù)設(shè)計(jì)，對(duì)于所有單任務(wù)特征網(wǎng)絡(luò)分支的目標(biāo)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化組合，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)的聯(lián)合特征提取融合。
33、作為本專利技術(shù)再進(jìn)一步的方案：將空間信息提取模型、時(shí)間信息提取模型、光譜信息提取模型進(jìn)行串聯(lián)，獲得四維高時(shí)間-高空間-高光譜數(shù)據(jù)，具體包括：
34、利用四維高空間分辨率數(shù)據(jù)和四維四維時(shí)間降采樣多光譜數(shù)據(jù)獲得待重建四維高時(shí)間-高空間-高光譜數(shù)據(jù)z4d。
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【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，所述基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，所述步驟101，基于待融合的時(shí)序高空間分辨率數(shù)據(jù)集、時(shí)序高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)集和時(shí)序高光譜分辨率數(shù)據(jù)集按照時(shí)間維度、空間維度X、空間維度Y和光譜維度進(jìn)行排序儲(chǔ)存，獲得四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)相編碼之前，還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，對(duì)所有四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)相編碼，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，利用時(shí)相編碼集，對(duì)所述待融合的四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行快速時(shí)間維降采樣，構(gòu)建對(duì)應(yīng)四維時(shí)間降采樣多光譜數(shù)據(jù)，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，基于所述四維時(shí)空降采樣多光譜數(shù)據(jù)與所述四維高空間分辨率數(shù)據(jù)之間的映
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，基于所述四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)與所述四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，構(gòu)建時(shí)間信息提取模型，具體包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，基于所述四維時(shí)間維降采樣多光譜數(shù)據(jù)與所述四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，構(gòu)建光譜信息提取模型，具體包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，所述空間信息提取模型、所述時(shí)間信息提取模型、所述光譜信息提取模型通過多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行聯(lián)合，共同學(xué)習(xí)多源時(shí)-空-譜信息，具體包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，將空間信息提取模型、時(shí)間信息提取模型、光譜信息提取模型進(jìn)行串聯(lián)，獲得四維高時(shí)間-高空間-高光譜數(shù)據(jù)，具體包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，多任務(wù)學(xué)習(xí)的多特征損失函數(shù)設(shè)計(jì)，對(duì)于所有單任務(wù)特征網(wǎng)絡(luò)分支的目標(biāo)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化組合，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)的聯(lián)合特征提取融合，具體包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，所述基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，所述步驟101，基于待融合的時(shí)序高空間分辨率數(shù)據(jù)集、時(shí)序高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)集和時(shí)序高光譜分辨率數(shù)據(jù)集按照時(shí)間維度、空間維度x、空間維度y和光譜維度進(jìn)行排序儲(chǔ)存，獲得四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)相編碼之前，還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，對(duì)所有四維高空間分辨率數(shù)據(jù)、四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)和四維高光譜分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)相編碼，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，利用時(shí)相編碼集，對(duì)所述待融合的四維高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行快速時(shí)間維降采樣，構(gòu)建對(duì)應(yīng)四維時(shí)間降采樣多光譜數(shù)據(jù)，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的多維遙感數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，基于所述四維時(shí)空降采樣多光譜數(shù)據(jù)與所述四維高空間分辨率數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，構(gòu)建空間信息提取模型，具體包括...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：彭明媛，唐新明，周曉青，李參海，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：自然資源部國(guó)土衛(wèi)星遙感應(yīng)用中心，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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