多时空尺度遥感数据库异常数据识别方法

摘要

由于现有的异常数据识别方法存在未能准确识别的问题，为此，本文将研究多时空尺度遥感数据库异常数据识别方法。从多变量信号中提取出彼此统计独立的成分，作为多时空尺度遥感异常数据的提取结果。使用注意力机制关联不同时空特征的互补特征矩阵，实现时空信息的深度融合。根据提取和融合的特征，训练一个异常检测模型，模型输出异常分数，分类器会根据输入的异常分数进行计算，给出一个明确的输出结果。实验结果表明：实验组在5.8～6.2 s的时间段内成功且准确地识别出了异常数据的存在。在异常数据检测方面具有较高的精确度，并且在多维异常数据检测方面表现出显著的优势。

关键词

多时空尺度 / 遥感数据 / 数据库 / 异常数据 / 识别