[发明专利]基于遥感影像和多层感知的地表温度预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于遥感影像和多层感知的地表温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取遥感影像、AF数据和真实地表温度分布数据，对所述遥感影像进行处理以得到多尺度地理语义类别图，并将所述AF数据、所述真实地表温度分布数据和所述多尺度地理语义类别图作为训练集数据；

构建地表温度预测模型，其中，所述地表温度预测模型包括多层局部地表特征提取器和多个多层感知机；

将所述训练集数据输入到所述地表温度预测模型进行训练，以得到训练好的地表温度预测模型；

获取待预测的遥感影像和AF数据，对所述待预测的遥感影像进行处理以得到待预测的多尺度地理语义类别图，并将所述待预测的多尺度地理语义类别图和AF数据输入到所述训练好的地表温度预测模型以得到所述遥感影像对应的地表温度；

其中，对所述遥感影像进行处理以得到多尺度地理语义类别图，包括：

预定义多个与温度相关的地理语义标签；

采用深度图像分类网络根据所述预定义多个与温度相关的地理语义标签对输入的所述遥感影像进行逐像素分类；

对分类后的所述遥感影像进行逐像素one-hot编码；

对编码后的所述遥感影像进行核心及步长为n×n的平均池化，得到所述遥感影像对应的地理语义类别图，其中n×n为所述地理语义类别图的精度；

以待预测点位为中心从所述地理语义类别图截取一系列尺寸由小到大的子图，以得到所述多尺度地理语义类别图。

2.如权利要求1所述的基于遥感影像和多层感知的地表温度预测方法，其特征在于，将所述训练集数据输入到所述地表温度预测模型进行训练，以得到训练好的地表温度预测模型，包括：

采用多层局部地表特征提取器从所述多尺度地理语义类别图提取多尺度地表特征；

将所述多尺度地表特征的每个尺度地表特征进行拼接，并输入到第三多层感知机以得到地表整合特征；

采用第一多层感知机从输入的AF数据提取特征，以得到AF特征；

将所述地表整合特征与所述AF特征进行拼接后输入到第二多层感知机以得到所述遥感影像对应的地表温度预测结果，以便通过所述地表温度预测结果和所述真实地表温度分布数据进行比较以得到第一损失值；

采用二维经验模态分解算法对所述真实地表温度分布数据进行分解，以得到不同精度的多精度地表温度分布数据；

采用多个与所述第一多层感知机结构相同参数不同的多层感知机分别对AF数据进行特征提取，以得到对应的多个AF特征；

将所述多尺度地表特征分别与所述多个AF特征进行一一拼接以输入到与所述第二多层感知机结构相同参数不同的多个多层感知机以得到对应的多个地表温度预测结果，以便通过所述多个地表温度预测结果与所述多精度地表温度分布数据进行一一比较以得到多个第二损失值；

根据所述第一损失值和所述多个第二损失值确定训练后的地表温度预测模型是否收敛，以便在确定所述训练后的地表温度预测模型收敛后完成训练。

3.如权利要求1所述的基于遥感影像和多层感知的地表温度预测方法，其特征在于，将所述待预测的多尺度地理语义类别图和AF数据输入到所述训练好的地表温度预测模型以得到所述遥感影像对应的地表温度，包括：

采用多层局部地表特征提取器从所述待预测的多尺度地理语义类别图提取待预测的多尺度地表特征；

将所述待预测的多尺度地表特征的每个尺度地表特征进行拼接，并输入到第三多层感知机以得到待预测的地表整合特征；

采用第一多层感知机从输入的AF数据提取特征，以得到AF特征；

将所述待预测的地表整合特征与所述AF特征进行拼接后输入到第二多层感知机以得到所述待预测的遥感影像对应的地表温度预测结果。

4.如权利要求1所述的基于遥感影像和多层感知的地表温度预测方法，其特征在于，所述多层局部地表特征提取器中的每个局部地表特征提取器为五阶段的深度残差网络。