摘要
本发明公开了一种基于改进智能算法的遥感数据耕地利用变化检测方法,包括S1、获取覆盖目标耕地区域的遥感图像;S2、对采集的遥感数据进行预处理;S3、采用改进智能算法对预处理后的遥感数据进行特征提取,生成多维度特征矩阵;S4、利用动态时空图卷积网络对提取的特征信息进行时序分析;S5、基于时序分析的结果,识别耕地的扩张、缩减和利用类型的变化;S6、生成变化检测结果;S7、生成地图、图表和交互式可视化模型;S8、生成详细的变化报告,并结合历史数据和预测模型提供未来变化趋势分析。本发明显著提升了耕地利用变化检测的精度和效率,提供了全面的结果可视化和决策支持功能。
技术关键词
变化检测方法
动态时空特征
多任务学习模型
耕地
多层卷积神经网络模型
智能算法
遥感图像数据
生成网络模型
矩阵
多任务损失函数
图像校正
交互式可视化
时间段
时序
合成孔径雷达图像
雷达传感器
生成地图
系统为您推荐了相关专利信息
规划选址方法
控制性详细规划
空间叠加分析算法
项目
空间矢量数据
无人机遥感图像
航拍
变化检测技术
拍摄设备
变化检测方法
多光谱遥感影像
指数计算方法
图像分割方法
多边形
阈值分割法
土地空间规划
优化分析方法
土地利用数据
优化分析系统
生成算法
密度
遥感测算方法
土地利用数据
短波红外波段
表格