[发明专利]光谱特征时间序列构建方法及系统

权利要求书

1.一种光谱特征时间序列构建方法，其特征在于，包括：

对用于数据融合的多源遥感影像进行预处理，并获取对应的预处理数据；

基于所述预处理数据，根据预设时间间隔分别构建所述多源遥感影像的光谱特征时间序列；

基于不同遥感影像的光谱特征时间序列构建用于所述不同遥感影像之间的转换模型；

基于所述转换模型对目标光谱特征时间序列中存在数据缺失的时间节点进行缺失值补充；

对缺失值补充后的光谱特征时间序列进行优化处理，获取基于多源遥感影像时空融合的光谱特征时间序列；其中，所述多源遥感影像包括高空间低时间分辨率影像和低空间高时间分辨率影像；其中，所述对用于数据融合的多源遥感影像进行预处理，获取对应的预处理数据的过程，包括：

基于预设数据质量波段对所述高空间低时间分辨率影像进行质量筛选，获取符合质量要求的第一影像数据；

基于预设覆盖范围对所述第一影像数据进行重投影，获取第一遥感影像；以及，

基于所述预设数据质量波段对所述低空间高时间分辨率影像进行质量筛选，获取符合质量要求的第二影像数据；

基于所述预设覆盖范围对所述第二影像数据进行重投影，获取投影影像；

基于双三次差值将所述投影影像重采样至所述高空间低时间分辨率影像的空间分辨率，获取第二遥感影像；基于所述预处理数据，根据预设时间间隔分别构建所述多源遥感影像的光谱特征时间序列的过程，包括：

根据预设时间间隔，对所述第一遥感影像进行合成，以获取对应的第一光谱特征时间序列；同时，

根据所述预设时间间隔，对所述第二遥感影像进行合并，以获取对应的第二光谱特征时间序列；

所述光谱特征时间序列包括所述第一光谱特征时间序列和所述第二光谱特征时间序列；其中，基于不同遥感影像的光谱特征时间序列构建用于所述不同遥感影像之间的转换模型的过程，包括：

获取所述第一光谱特征时间序列中存在数据缺失的时间节点；

获取所述时间节点内的所述第一遥感影像的第一合成影像，以及所述第二遥感影像的第二合成影像；

对所述第一合成影像和所述第二合成影像进行叠加，并获取重叠区域；

在所述重叠区域内生成预设个数的随机样点，并利用所述第一光谱特征时间序列和所述第二光谱特征时间序列中的光谱特征值对所述随机样点进行双属性赋值；

基于所述随机样点的双属性赋值构建线性回归模型，作为所述第一遥感影像和所述第二遥感影像的转换模型。

2.如权利要求1所述的光谱特征时间序列构建方法，其特征在于，

所述转换模型的表达式为：

F’_τ＝a·F_τ+b

其中，F _τ 表示所述第一影像的光谱特征值，F’_τ表示转换后的第一影像的光谱特征值，a和b表示利用最小二乘法获得的回归系数，分别为斜率和截距。

3.如权利要求1所述的光谱特征时间序列构建方法，其特征在于，

基于所述转换模型对目标光谱特征时间序列中存在数据缺失的时间节点进行缺失值补充的过程，包括：

判断所述第一光谱特征时间序列中存在数据缺失的时间节点的数据缺失类型；

当所述数据缺失类型符合预设要求时，基于所述转换模型获取与所述时间节点对应的补充值；

基于所述补充值对所述第一光谱特征时间序列进行缺失值补充。

4.如权利要求3所述的光谱特征时间序列构建方法，其特征在于，所述时间节点的数据缺失类型包括：

在所述时间节点内，在所述第二遥感影像中存在可利用的光谱特征值；

在所述时间节点内，在所述第二遥感影像中存在光谱特征值缺失；以及，

在所述时间节点内，所述第二遥感影像中缺失的光谱特征值位于所述第二光谱特征时间序列的首或尾。