[发明专利]面向遥感时空大数据的污染前体物排放源的类脑跨模态识别及并行处理方法

摘要

本发明提供一种面向遥感时空大数据的污染前体物排放源(ESPP)的类脑跨模态识别及其并行类脑智能处理方法。具体包括：基于卫星遥感反演分别反演NO2、O3、SO2和NH3等大气污染痕量气体的对流层柱浓度，同时计算近地面的PM2.5浓度；根据卫星遥感反演结果、高光谱图像和合成孔径雷达图像及ESPP的目标语义标签Cp，基于脑启发计算进行训练，建立面向ESPP的跨模态神经认知计算模型；基于深度学习提取遥感时空大数据中的跨模态、多层次和多尺度的ESPP特征；基于概率认知框架的面向对象的遥感跨模态ESPP表示和推理方法，对ESPP特征进行多尺度的主题聚类、跨模态的ESPP认知处理和ESPP识别的增量学习。本发明可有效地实现基于类脑计算的ESPP识别，为大气污染溯源提供系统的解决方案。