摘要
本发明提供一种多源时空数据融合处理方法及装置。该方法包括:对多源时空数据进行预处理;对预处理后的多源时空数据进行标准化处理,得到标准化数据;利用时空配准技术对标准化数据进行对齐处理,得到配准数据;构建多层网络结构,利用该多层网络结构对配准数据进行数据整理,得到结构化数据;根据结构化数据建立统一的地理要素分类体系。采用MCMC的都市采样算法对标准化特征向量进行采样,获取特征分布参数;基于特征分布参数计算协方差矩阵并进行特征值分解;根据特征组合的区分度定义地理要素类别。该方法还包括相应的装置实现。本发明解决了现有技术中多源时空数据融合效率低、精度差的问题,提高了数据融合的精度,具有较强的实用性和适应性。
技术关键词
多层网络结构
多源时空数据
多维特征向量
配准技术
马尔可夫链蒙特卡罗
特征协方差矩阵
空间位置关系
Dijkstra算法
分类阈值
网络优化
特征值
构建分类器
特征点
模块
分类规则
重构
系统为您推荐了相关专利信息
压缩特征向量
色彩
粒子群优化算法
度函数
亮度校正
多智能体强化学习
策略
分层注意力
多维特征向量
时序
多模态数据融合
多维特征向量
智能检测方法
加权有向图
识别标签
点云配准方法
嵌入特征
特征提取模块
匹配模块
分辨率