基于循环神经网络的地表异常现象遥感监测方法、装置

摘要

本发明公开了一种基于循环神经网络的地表异常现象遥感监测方法、装置，所述方法包括：将训练前段序列输入基于双向循环神经网络构建的编码器，得到用于表征训练前段序列全局信息的前段隐藏状态序列；依次向基于单层循环神经网络的解码器输入上一时刻的数值，使得依次得到对应于训练后段序列中的时刻的预测值；使用编码器‑解码器模型对未来时刻的观测地点进行预测。采用上述方案，可以挖掘历史序列整体上的变化规律并预测未来多个时刻的观测值，实现近实时异常监测、实时监控监管，同时所需的数据预处理及人工设定的经验参数较少，对实施者的经验和专业背景要求不高，适用于各种地理区域和土地覆被类型，方法可行性、稳健性和预测结果准确度较高。