摘要
本发明涉及一种综合多源遥感数据的干旱监测方法,包括以下步骤:S1:数据收集:从多种遥感平台收集多源数据;S2:数据预处理:对收集到的数据进行预处理操作;S3:类特定特征选择:利用皮尔逊相关系数计算每个类别中特征之间的相关性系数,构建类特定相关矩阵,通过可视化类特定相关矩阵,了解特征在不同类别中的分布情况,以及特征之间的相互作用,根据类特定相关矩阵的分析结果,选择在不同类别中具有显著相关性的特征作为关键特征;S4:模型构建与训练:利用选定的特征和标签数据训练神经网络,在训练过程中,引入CBPSR算法优化神经网络的结构和性能,构建干旱监测模型;S5:实时监测:根据实时数据与干旱监测模型实现对干旱的实时监测和预测。
技术关键词
综合多源遥感数据
干旱监测方法
皮尔逊相关系数
优化神经网络
数据训练神经网络
特征选择
无人机遥感技术
实时数据
卫星遥感技术
代表
神经网络模型
标签
监测系统
监测模块
热力图
算法
矩阵
颜色
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多任务神经网络
建立神经网络模型
优化神经网络
样本
引入注意力机制
径流式水电站
水位预测方法
水位库容曲线
数据
深度学习模型
变压器故障监测
电流
代表
DE算法
计算机程序指令
皮尔逊相关系数
随机森林模型
对象
滑动窗口
间距
智能分配系统
综合风险指标
动态负载分配
皮尔逊相关系数
故障预测模型