摘要
本发明属于遥感技术和环境监测领域,具体涉及一种基于多源遥感数据的三峡库区地表沉降监测方法、系统及装置,包括:获取一段时间内多个单视复合体图像以及对应的图像表面覆盖数据,对图像数据进行预处理;对经过预处理后的图像数据进行SBAS‑InSAR处理,包括对图像进行干涉、反演以及地理编码处理;采用多源遥感数据融合技术对经过编码处理的数据进行融合;将融合后的图像输入到预训练后的机器学习模型中,得到三峡库区地表沉降监测结果;本发明通过引入多源遥感数据融合与先进的机器学习模型,克服了现有技术中数据源单一、时空分辨率差异、模型适应性差等问题,显著提升了地表沉降监测与评估的精度、稳定性和鲁棒性。
技术关键词
地表沉降监测方法
多源遥感数据融合
地表沉降监测装置
机器学习模型
梯度提升决策树
长短期记忆网络
合成孔径雷达数据
数据采集模块
光学遥感影像
复合体
编码模块
原始图像数据
监测模块
控制点
存储计算机程序
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟化网络功能
性能监测数据
动态资源分配
手机
资源约束条件
集成预测方法
气象观测数据
多策略
风电场监控
融合数据驱动
筛查方法
描述符
平衡算法
EasyEnsemble算法
超参数
土壤特征
土壤重金属污染物
土层深度
可执行程序代码
地下水
非暂态计算机可读介质
分割掩模
机器学习模型
运动向量信息
生成控制信号