本申请属于数据分析，具体涉及一种无人机机载雷达数据分析方法及系统。
背景技术：
1、在环境监测和治理领域，机载雷达三维扫描数据作为一种重要的数据源，能够提供丰富、详细的地表环境信息。然而，传统的雷达数据分析方法往往只关注扫描数据的直接特征，而忽视了其背后的语义信息和时空背景，导致数据分析的深度和广度有限。同时，由于雷达扫描数据通常具有海量、复杂的特点，如何有效地将这些数据与具体的环境监测任务相匹配，也是当前面临的一个技术难题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种无人机机载雷达数据分析方法及系统，能够解决或者部分解决上述背景技术所涉及的技术问题。
2、本申请实施例提供一种无人机机载雷达数据分析方法，应用于雷达数据分析系统，所述方法包括：获取待处理的机载雷达三维扫描数据在目标时空知识关系空间中的目标知识向量实体和所述目标知识向量实体对应的目标关联向量实体，所述目标关联向量实体包括与所述待处理的机载雷达三维扫描数据存在牵涉的目标联动雷达扫描数据对应的目标联动实体和所述待处理的机载雷达三维扫描数据的地表区域要素对应的目标区域要素实体；对所述目标知识向量实体和所述目标关联向量实体进行多模语义挖掘，得到所述目标知识向量实体对应的原始多模实体语义、所述目标联动实体对应的目标多模联动语义和所述目标区域要素实体对应的目标区域要素语义；对所述原始多模实体语义、所述目标多模联动语义和所述目标区域要素语义进行集成处理，得到所述待处理的机载雷达三维扫描数据的目标多模实体语义；获取环境监测平台服务器在所述目标时空知识关系空间中对应的多模实体语义；基于所述目标多模实体语义和所述环境监测平台服务器对应的多模实体语义，确定所述环境监测平台服务器针对所述待处理的机载雷达三维扫描数据的目标匹配概率；将目标匹配概率大于设定概率的待处理的机载雷达三维扫描数据，下发到所述环境监测平台服务器。
3、本申请实施例提供一种雷达数据分析系统，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行上述的方法。
4、本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
5、本申请实施例通过深入挖掘雷达扫描数据在目标时空知识关系空间中的多层次、多维度语义信息，并实现了这些语义信息的集成处理，从而得到了更加全面、深入的数据表示。进一步地，本申请实施例还实现了与环境监测平台服务器的有效交互，通过计算目标匹配概率，将高质量的雷达扫描数据及时下发到需要的服务器。如此，能够为环境监测和治理提供更加精准、及时的数据支持，推动该领域的进一步发展。
1.一种无人机机载雷达数据分析方法，其特征在于，所述方法应用于雷达数据分析系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通过目标雷达数据匹配分析算法实现，所述目标雷达数据匹配分析算法的调试步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述时空知识关系空间中，确定出所述历史机载雷达三维扫描数据中目标历史机载雷达三维扫描数据对应的知识向量实体和所述知识向量实体的关联向量实体，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述不同实体索引标签包括头实体索引标签和前后序实体索引标签；所述基于所述不同实体索引标签，从所述时空知识关系空间中，确定出所述历史机载雷达三维扫描数据中目标历史机载雷达三维扫描数据对应的知识向量实体和所述知识向量实体的关联向量实体，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关联向量实体包括多层关联向量实体，所述联动实体和所述区域要素实体为所述知识向量实体的第一层关联向量实体；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述多层关联向量实体中确定出所述知识向量实体的底层关联向量实体，以及从所述多层关联向量实体中确定出所述底层关联向量实体的上一层关联向量实体，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述底层关联向量实体的多模实体语义和所述上一层关联向量实体的多模实体语义进行集成处理，得到所述上一层关联向量实体的多模实体语义样例，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取所述底层关联向量实体和所述上一层关联向量实体之间的相关性，包括：
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述机载雷达扫描数据语义、所述多模联动语义和所述区域要素语义进行集成处理，得到所述目标历史机载雷达三维扫描数据的多模实体语义样例，包括：
10.一种雷达数据分析系统，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。
