本发明涉及地理信息系统，具体为一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法。
背景技术：
1、基于时空序列遥感数据空间能力预测系统在环境保护、灾害监测、城市规划、农业发展等多个领域都有广泛的应用潜力。例如，通过分析历史遥感图像数据，可以预测洪水、火灾、土地退化等自然灾害的发生概率；在农业方面，可以预测作物产量和病虫害分布；在城市规划中，可以预测人口增长和交通流量的变化趋势等。
2、现有技术中，存在一种时空数据预测方法及数据采集监控系统，所述方法包括：根据采集的时空数据，建立拓扑空间图，记录不同时刻拓扑空间图各节点的图信号序列；构建基于时空生成对抗网络的时空数据预测模型，以历史图信号序列作为训练集，对时空数据预测模型进行训练；时空生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器用于建模时空数据中的时空依赖关系，判别器用于对时空生成对抗网络进行正则化；利用训练后的模型进行时空数据预测，得到未来预设时间步各节点的图信号序列。本发明在预测模型的目标函数中引入对抗损失，以建模数据中的不确定性，并通过对抗过程学习真实时空数据分布，强化预测模型学习数据表征的能力，从而缓解多步预测误差增长过快的问题。
3、然而现有的时空数据预测只能通过时空数据预测方法进行建模分析，缺少对趋势成分、季节成分、随机波动、地理信息工具以及图像处理，因此需要一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法。
4、空间分析
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，以解决背景技术中的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，包括基于时空序列遥感数据空间能力预测系统，所述基于时空序列遥感数据空间能力预测系统包括数据采集与预处理、时空序列分析、空间分析、预测模型构建、结果展示与应用以及系统维护与更新，所述数据采集与预处理内部包括遥感数据采集、数据特征提取、数据清洗以及数据同化，所述时空序列分析包括时间序列分解、时序特征提取以及趋势分析，所述空间分析包括地理信息工具以及图像处理，所述预测模型构建内部包括统计模型、机械学习模型以及深度学习模型，所述结果展示与应用内部包括地图盒图表以及决策支持系统，所述系统维护与更新内部包括数据库管理以及系统优化。
3、进一步的，所述遥感数据采集、数据清洗、数据同化以及数据特征提取，遥感数据采集：通过卫星、无人机、飞机等遥感平台获取地表的多光谱图像、高分辨率图像、雷达数据等；数据清洗：去除噪声点、缺失值、异常值等；数据同化：对来自不同时间和不同传感器的数据进行校准和融合，确保数据的一致性和可比性；数据特征提取：从预处理后的数据中提取有用的特征，如纹理、形状、尺寸、位置等，以便用于后续的分析和预测。
4、进一步的，所述时间序列分解、时序特征提取以及趋势分析，时间序列分解：将时间序列数据分解为趋势成分、季节成分和随机波动成分；时序特征提取：计算各类统计指标，如平均值、标准差、峰值、谷值等；趋势分析：识别地表过程和现象的上升、下降或周期性趋势。
5、进一步的，所述地理信息工具以及图像处理，地理信息系统工具：使用地理信息系统软件进行空间数据分析，包括缓冲区分析、叠加分析、网络分析等；图像处理：应用图像处理技术，如滤波、分类、对象分割等，来提取地表覆盖信息和特征。
6、进一步的，所述统计模型、机械学习模型以及深度学习模型，统计模型：如时间序列分析中的自回归、移动平均、自回归移动平均、自回归整合移动平均等；机器学习模型：包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等；深度学习模型：如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等。
7、进一步的，所述地图盒图表以及决策支持系统，地图和图表：将预测结果可视化为地图、图表等形式，便于用户理解和解释。决策支持系统：将预测结果整合到决策支持系统中，为政府、企业和公众提供信息支持和预测服务。
8、进一步的，所述数据库管理以及系统优化，数据库管理：定期更新遥感数据和预测模型，以反映最新的地表过程和现象；系统优化：根据用户反馈和技术进步不断优化系统性能和预测准确性。
9、与现有技术相比，本发明提供了一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，具备以下有益效果：
10、1、该基于时空序列遥感数据空间能力预测系统，通过设置时空序列分析，时空序列分析中的时间序列分解：将时间序列数据分解为趋势成分、季节成分和随机波动成分；时序特征提取：计算各类统计指标，如平均值、标准差、峰值、谷值等；趋势分析：识别地表过程和现象的上升、下降或周期性趋势。
11、2、该基于时空序列遥感数据空间能力预测系统，通过设置空间分析，空间分析中的地理信息工具以及图像处理，地理信息系统工具：使用地理信息系统软件进行空间数据分析，包括缓冲区分析、叠加分析、网络分析等；图像处理：应用图像处理技术，如滤波、分类、对象分割等，来提取地表覆盖信息和特征。
12、3、该基于时空序列遥感数据空间能力预测系统，通过设置预测模型构建，预测模型构建中的统计模型、机械学习模型以及深度学习模型，统计模型：如时间序列分析中的自回归、移动平均、自回归移动平均、自回归整合移动平均等；机器学习模型：包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等；深度学习模型：如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等。
1.一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，包括基于时空序列遥感数据空间能力预测系统(1)，其特征在于：所述基于时空序列遥感数据空间能力预测系统(1)包括数据采集与预处理(2)、时空序列分析(3)、空间分析(4)、预测模型构建(5)、结果展示与应用(6)以及系统维护与更新(7)，所述数据采集与预处理(2)内部包括遥感数据采集(201)、数据特征提取(202)、数据清洗(203)以及数据同化(204)，所述时空序列分析(3)包括时间序列分解(301)、时序特征提取(302)以及趋势分析(303)，所述空间分析(4)包括地理信息工具(401)以及图像处理(402)，所述预测模型构建(5)内部包括统计模型(501)、机械学习模型(502)以及深度学习模型(503)，所述结果展示与应用(6)内部包括地图盒图表以及决策支持系统(602)，所述系统维护与更新(7)内部包括数据库管理(701)以及系统优化(702)。
2.根据权利要求1所述的一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，其特征在于：所述遥感数据采集(201)、数据清洗(203)、数据同化(204)以及数据特征提取(202)，遥感数据采集(201)：通过卫星、无人机、飞机等遥感平台获取地表的多光谱图像、高分辨率图像、雷达数据等；数据清洗(203)：去除噪声点、缺失值、异常值等；数据同化(204)：对来自不同时间和不同传感器的数据进行校准和融合，确保数据的一致性和可比性；数据特征提取(202)：从预处理后的数据中提取有用的特征，如纹理、形状、尺寸、位置等，以便用于后续的分析和预测。
3.根据权利要求1所述的一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，其特征在于：所述时间序列分解(301)、时序特征提取(302)以及趋势分析(303)，时间序列分解(301)：将时间序列数据分解为趋势成分、季节成分和随机波动成分；时序特征提取(302)：计算各类统计指标，如平均值、标准差、峰值、谷值等；趋势分析(303)：识别地表过程和现象的上升、下降或周期性趋势。
4.根据权利要求1所述的一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，其特征在于：所述地理信息工具(401)以及图像处理(402)，地理信息系统工具：使用地理信息系统软件进行空间数据分析，包括缓冲区分析、叠加分析、网络分析等；图像处理(402)：应用图像处理(402)技术，如滤波、分类、对象分割等，来提取地表覆盖信息和特征。
5.根据权利要求1所述的一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，其特征在于：所述统计模型(501)、机械学习模型(502)以及深度学习模型(503)，统计模型(501)：如时间序列分析中的自回归、移动平均、自回归移动平均、自回归整合移动平均等；机器学习模型：包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等；深度学习模型(503)：如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等。
6.根据权利要求1所述的一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，其特征在于：所述地图盒图表以及决策支持系统(602)，地图和图表(601)：将预测结果可视化为地图、图表等形式，便于用户理解和解释。决策支持系统(602)：将预测结果整合到决策支持系统(602)中，为政府、企业和公众提供信息支持和预测服务。
7.根据权利要求1所述的一种基于时空序列遥感数据空间能力预测方法，其特征在于：所述数据库管理(701)以及系统优化(702)，数据库管理(701)：定期更新遥感数据和预测模型，以反映最新的地表过程和现象；系统优化(702)：根据用户反馈和技术进步不断优化系统性能和预测准确性。
