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申请/专利权人：山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心)

摘要：本发明公开了基于遥感影像融合的土地动态监测方法，属于遥感技术领域，包括：配置目标区域的地面传感器分布网络；按照地面传感器类型对地面传感器分布网络进行划分，输出多类传感器网络；根据多类传感器网络进行路径规划，输出多类融合路径；连接土地动态监测系统，土地动态监测系统设有融合监测模组；将多类融合路径输入融合监测模组中，输出多类遥感影像数据；融合多类地面传感数据与多类遥感影像数据，获取土地融合模型；基于土地融合模型对目标区域进行土地异常监测。本申请解决了现有技术中土地动态监测精度不高、监测范围有限的技术问题，通过融合地面传感器数据和遥感影像数据，达到了提高土地动态监测精度、扩大监测范围的技术效果。

主权项：1.基于遥感影像融合的土地动态监测方法，其特征在于，所述方法包括：配置目标区域的地面传感器分布网络；按照地面传感器类型对所述地面传感器分布网络进行划分，输出多类传感器网络；根据所述多类传感器网络进行路径规划，输出多类融合路径；连接土地动态监测系统，所述土地动态监测系统设有融合监测模组，所述融合监测模组包括无人机控制模块、遥感影像采集模块、影像融合模块；将所述多类融合路径输入所述融合监测模组中，所述无人机控制模块控制多类无人机按照所述多类融合路径进行移动，所述遥感影像采集模块基于所述多类融合路径进行遥感影像采集，输出多类遥感影像数据；所述影像融合模块接收所述多类融合路径对应的多类地面传感数据，融合所述多类地面传感数据与所述多类遥感影像数据，获取土地融合模型；所述土地动态监测系统基于所述土地融合模型对所述目标区域进行土地异常监测；配置目标区域的地面传感器分布网络，方法包括：识别所述目标区域的环境要素；根据所述环境要素，配置目标区域的地面传感器类型，所述地面传感器类型至少包括土质传感器、水体传感器以及植被传感器；将所述目标区域的不同地面传感器类型进行位置关系分析，生成地面传感器分布网络；所述影像融合模块包括一次融合模型和二次融合模型，方法还包括：其中，所述一次融合模型通过非下采样轮廓波变换技术获取；根据所述一次融合模型对所述多类遥感影像数据中的每类遥感影像数据进行融合，输出多类融合遥感影像数据；将所述多类融合遥感影像数据和所述多类地面传感数据输入所述二次融合模型进行二次融合，输出所述目标区域的多类二次融合数据；根据所述多类二次融合数据，生成土地融合模型；根据所述一次融合模型对所述多类遥感影像数据中的每类遥感影像数据进行融合，包括：对每类连续遥感影像数据进行非下采样轮廓波变换分解，获得多尺度分量；对所述多尺度分量分别进行高频分量融合和低频分量融合，得到融合后的高频分量和融合后的低频分量；对融合后的高频分量和融合后的低频分量进行重构，获取每类连续遥感影像数据对应的融合遥感影像数据；将所述多类融合遥感影像数据和所述多类地面传感数据输入所述二次融合模型进行二次融合，方法包括：其中，所述二次融合模型通过时序同步网络和深度学习网络获取；将所述多类融合遥感影像数据和所述多类地面传感数据输入所述二次融合模型，根据所述时序同步网络对所述多类融合遥感影像数据和所述多类地面传感数据进行时序同步，获取同步后的多类融合遥感影像数据和同步后的多类地面传感数据；所述深度学习网络根据同步后的多类融合遥感影像数据和同步后的多类地面传感数据进行特征融合，输出多类二次融合数据。

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权利要求：

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