[发明专利]一种多尺度环境数据融合方法

说明书

本发明的一种多尺度环境数据融合方法，该融合方法包括以下步骤：步骤一：获取空间环境数据，将环境特征参数采用传感器进行检测原始数据，然后再通过自适应加权融合算法将检测原始数据进行融合；步骤二：将局部融合的数据然后再优化处理，即可得到优化融合数据；步骤三，将融合处理后的数据信息，然后在进行评价与分析。本发明通过对单个环境特征参数进行检测，然后再融合，可解决CN107992623A公开了一种多尺度环境数据融合方法文献中每个对象对应最优尺度不同，直接将不同组的数据的尺度融合造成数据融合不准确，从而本发明在起初就改变了数据的精度。

技术领域

本发明涉及环境数据处理领域，具体涉及一种多尺度环境数据融合方法。

背景技术

为了研究空间环境效应，人们会利用各种类型的传感器来获取大量的空间环境数据，随着空间探测手段的增加，空间环境数据呈现指数增长，从而造成海量的空间环境数据，环境研究中存在三个维度，即逻辑维、时间维和空间维，尽管环境要素在三个维度上存在连续性，但在具体环境研究中，通常会从特定的尺度上去考察特定环境要素在三个维度上呈现的规律。在这个过程中会涉及大量不同尺度的环境数据，如何将这些环境数据按一定的规则进行融合是确保环境研究结果可靠性的重要保证。

现有技术中缺少可靠、高效手段将海量数据融合，导致最终形成数据集存在很多问题，中国专利文献公开号CN107992623A公开了一种多尺度环境数据融合方法，包括以下几个步骤：步骤一，将获取的所有环境数据按不同的时空分辨率分成若干组，每组数据具有相同尺度范围和相同尺度单位；步骤二，对每组内的环境数据进行整理，所述整理包括环境数据统一、缺失环境数据插补和不同类型环境数据的关联；步骤三，将不同组的数据的尺度范围变换为所需尺度范围；将不同组的数据的尺度单位变换为所需尺度单位；步骤四，将所有组的数据进行融合，构造具有相同时空分辨率的环境数据。根据时空分辨率的不同将环境数据进行分类，对不同时空分辨率的环境数据分别进行形式整理，并最终进行数据融合，其中的尺度范围和尺度单位；该发明将尺度单位根据不同时空分辨率进行分开，然后再进行融合处理，虽可达到融合效果，但对于不同对象，每个对象对应最优尺度不同，根据时空分辨率分开很难找到最优尺度，因而融合效果变差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多尺度环境数据融合方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种多尺度环境数据融合方法，该融合方法包括以下步骤：

步骤一：获取空间环境数据，将环境特征参数采用传感器进行检测原始数据，然后再通过自适应加权融合算法将检测原始数据进行融合；

步骤二：将局部融合的数据然后再优化处理，即可得到优化融合数据；

步骤三，将融合处理后的数据信息，然后在进行评价与分析。

优选地，所述自适应加权融合算法能够将检测的数据按照自适应方法寻找对应加权值，从而使融合后的监测值达到最优。

优选地，将传感器检测数据分为2组，A组和B组。

优选地，所述A组为A₁，A₂，...，A_m，B组为B₁，B₂，...，B_m，2组数据平均值为标准差为和

优选地，所述传感器检测数据可推出最终数据融合值。

优选地，所述最终融合值推算方法为：

利用(1)(2)可得出传感器数据局部决策值，假设环境检测传感器数量为 m，每只传感器局部决策值为继而最终融合值为