遥感卫星效能人工智能统计方法与流程

本发明涉及统计学领域，更具体的说是涉及遥感卫星效能人工智能统计方法。

背景技术：

遥感卫星，是用作外层空间遥感平台的人造卫星。遥感卫星能在规定的时间内覆盖整个地球或指定的任何区域，当沿地球同步轨道运行时，它能连续地对地球表面某指定地域进行遥感。所有的遥感卫星都需要有遥感卫星地面站，从遥感平台获得的卫星数据可监测到农业、林业、海洋、国土、环保、气象等情况。

智能数据分析是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内做出正确的决定。

遥感卫星效能统计具有数据量大，数据关系复杂的特点，结合当前智能化数据分析的方法能帮助卫星设计及使用人员更好地进行遥感卫星效能的数据分析。

因此，如何提供一种由计算机代替人工对遥感卫星效能进行智能统计的遥感卫星效能人工智能统计方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种遥感卫星效能人工智能统计方法，由计算机代替人工，减少统计的错误情况，提高了统计效率。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

遥感卫星效能人工智能统计方法，具体的步骤包括：

1)构建仿真归档数据库、数据处理数据库、效能统计函数库，并进行维护；2)根据要统计的效能指标制定统计流程；

3)运行仿真程序将并对运行数据进行归档；

4)自动运行多级处理程序，进行数据处理；

5)根据数据处理后的数据进行图表生成，进行数据可视化展示。

通过上述技术方案，本发明的技术效果：通过建立仿真归档数据库、数据处理数据库、效能统计函数库，根据效能指标指令统计流程，再运行仿真程序进行归档，然后运行多级处理程序，进行数据处理，生成图表，进行数据可视化展示；将人工统计转化为计算机统计，提高了统计效率，减少统计错误。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤1中，所述仿真归档数据库其中包含了运行仿真得到的卫星运行数据，包括但不限于卫星的轨道、姿态、各部件温度、电量、部件开关机时刻、对目标点可见性随时间变化的信息。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤1中，所述数据处理数据库，由多级数据库构成；每级数据为上级数据通过数据处理得到的多个或多组数据，每一级数据建立一个数据库，为多级数据库。

进一步，多级数据意为，每级数据为上级数据通过一定数据处理手段得到的多个或多组数据，如1级数据为0级数据通过一定数据处理手段得到的数据，3级数据由0、1、2级数据中数据经处理获得，可以不包含0级或1级，但需包含2级数据。其中0级数据为仿真归档数据库及遥感卫星工况参数构成。上述的一定数据处理手段包括但不限于：传统数据处理过程或如神经网络分析、数据挖掘信息的智能处理过程。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤1中，所述效能统计函数库，包含处理多级数据所需的各个函数；所述函数包含数据源信息、处理过程以及输出信息；其中，所述数据源信息包含读取数据的数据库、数据表、数据列信息以及筛选和排序规则；所述数据处理包括但不限于传统数据处理过程以及智能处理过程如神经网络分析、数据挖掘信息等处理过程；所述输出信息为源数据通过处理方法得到的多个或多组数据存储的数据库、数据表、数据列信息；数据处理函数库中的函数接口进行统一存储，可供设计的效能统计流程进行调用。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤1中，维护仿真归档数据库和数据处理数据库的过程为按照效能统计需求进行数据库、数据表、数据列的添加、修改、删除过程；对于效能统计函数库的过程为编写、修改、删除数据处理函数并对函数接口进行管理的过程。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤2中，所述统计流程为确定多级数据处理数据库中包含的多级数据及对应处理流程的过程，确定处理函数的处理顺序的过程。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤2中，所述效能指标为遥感卫星工况参数、遥感卫星观测能力参数及各参数通过不同数据处理手段得到的度量值。

进一步，数据处理手段包括但不限于：

(1)传统数据统计方法

按照人对于遥感任务效能的定义进行卫星的数据处理过程，如根据卫星对地面不同目标的可见时段计算卫星对目标的覆盖次数、覆盖时间、覆盖率等效能的计算过程。

(2)人工智能统计方法

人工智能统计方法为人工智能进行数据挖掘的方法，通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。如对进行不同轨道下遥感卫星对不同目标的仿真后，得到不同轨道的遥感卫星对不同目标点的观测效能值，使用人工神经网络的方法按照观测效能对轨道聚类，找出适合观测特定目标的对应一类遥感卫星轨道。

需要了解的是：遥感卫星工况参数包括但不限于，卫星机动能力、卫星相机分辨率、相机种类(光学、红外、多光谱)等卫星参数，以及遥感卫星星座参数、卫星工作指令等卫星运行参数。遥感卫星观测能力参数包括但不限于，遥感卫星对目标的覆盖次数、覆盖率、覆盖时间、重仿时间。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤3中，所述运行仿真程序为进行归档过程设定遥感卫星的仿真工况，遥感卫星仿真程序根据设定的仿真工况进行仿真，将仿真过程中的卫星运行数据存入仿真规定数据库中的过程。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤4中，所述数据处理为计算机执行设定的统计流程调用数据处理函数进行多级数据处理得到各级处理数据的过程。

优选的，在上述的遥感卫星效能人工智能统计方法中，所述步骤5中，所述可视化展示的过程为计算机运行图像绘制函数读取多级处理数据库中的数据进行数据绘制，按照指定好的表格填入规则将多级处理数据库中制定数据填入对应表格。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种遥感卫星效能人工智能统计方法，由计算机代替人工，减少统计的错误情况，提高了统计效率。构建仿真归档数据库、数据处理数据库、效能统计函数库，并进行维护→制定统计流程→运行仿真程序将并对运行数据进行归档→自动运行多级处理程序，进行数据处理→根据数据处理后的数据进行图表生成等数据可视化展示。本发明将人进行遥感卫星效能统计过程通过计算机实现，实现了遥感卫星效能的人工智能统计。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1附图为本发明的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图1，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种遥感卫星效能人工智能统计方法，由计算机代替人工，减少统计的错误情况，提高了统计效率。

遥感卫星效能人工智能统计方法，具体的步骤包括：

1)构建仿真归档数据库、数据处理数据库、效能统计函数库，并进行维护；2)根据要统计的效能指标制定统计流程；

3)运行仿真程序将并对运行数据进行归档；

4)自动运行多级处理程序，进行数据处理；

5)根据数据处理后的数据进行图表生成，进行数据可视化展示。

为了进一步优化上述技术方案，步骤1中，仿真归档数据库其中包含了运行仿真得到的卫星运行数据，包括但不限于卫星的轨道、姿态、各部件温度、电量、部件开关机时刻、对目标点可见性随时间变化的信息。

为了进一步优化上述技术方案，步骤1中，数据处理数据库，由多级数据库构成；每级数据为上级数据通过数据处理得到的多个或多组数据，每一级数据建立一个数据库，为多级数据库。

为了进一步优化上述技术方案，步骤1中，效能统计函数库，包含处理多级数据所需的各个函数；函数包含数据源信息、处理过程以及输出信息；其中，数据源信息包含读取数据的数据库、数据表、数据列信息以及筛选和排序规则；处理过程包括但不限于传统数据处理过程以及智能处理过程如神经网络分析、数据挖掘信息等处理过程；输出信息为源数据通过处理方法得到的多个或多组数据存储的数据库、数据表、数据列信息；数据处理函数库中的函数接口进行统一存储，可供设计的效能统计流程进行调用。

为了进一步优化上述技术方案，步骤1中，维护仿真归档数据库和数据处理数据库的过程为按照效能统计需求进行数据库、数据表、数据列的添加、修改、删除过程；对于效能统计函数库的过程为编写、修改、删除数据处理函数并对函数接口进行管理的过程。

为了进一步优化上述技术方案，步骤2中，统计流程为确定多级数据处理数据库中包含的多级数据及对应处理流程的过程，确定处理函数的处理顺序的过程。

为了进一步优化上述技术方案，步骤2中，效能指标为遥感卫星工况参数、遥感卫星观测能力参数及各参数通过不同数据处理手段得到的度量值。

为了进一步优化上述技术方案，步骤3中，运行仿真程序为进行归档过程设定遥感卫星的仿真工况，遥感卫星仿真程序根据设定的仿真工况进行仿真，将仿真过程中的卫星运行数据存入仿真规定数据库中的过程。

为了进一步优化上述技术方案，步骤4中，数据处理为计算机执行设定的统计流程调用数据处理函数进行多级数据处理得到各级处理数据的过程。

为了进一步优化上述技术方案，步骤5中，可视化展示的过程为计算机运行图像绘制函数读取多级处理数据库中的数据进行数据绘制，按照指定好的表格填入规则将多级处理数据库中制定数据填入对应表格。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。