摘要
本发明提供了一种土地资源监测方法及系统,该方法采用无人机或卫星装载的多模态传感器进行高空拍摄,获取土地表面和大气环境数据,这些数据经过初步的清洗和标准化处理后,利用卷积神经网络进行数据融合。然后通过无监督深度类聚融合UDCF进行特征识别,识别出的特征点数据结合地理信息系统GIS和双频全球定位系统GPS进行空间定位和分析,以挖掘地理、气候、时间因素与土地资源之间的关系。最后,所有数据进行整合,形成可视化的土地资源分布报告,报告中包括土地资源的各类特征、空间分布和时间变化信息。这种方法能够实现全面、高效、准确的土地资源监测,有助于提升土地资源监测和管理的科技水平。
技术关键词
资源监测方法
双频全球定位系统
数据
地理信息系统
多模态传感器
特征点
GPS技术
无监督学习
卷积神经网络模块
资源特征
空间统计分析
空间插值方法
特征识别模块
报告
无人机
气候
深度神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
细胞自动识别方法
ROI图像
图像块
阶段
深度学习网络
移动空调控制方法
室内三维模型
SLAM技术
路径规划算法
静态障碍物
导航避障方法
障碍物
深度强化学习算法
避障路径
深度神经网络