本技术提供一种基于遥感探测数据分析的矿山生态环境评估方法及装置,涉及数据处理技术领域,对矿山区域的光谱向量数据进行特征提取的模型能够充分考虑数据的动态变化或局部复杂性,提高模型从光谱数据中识别关键特征的能力。还计算关键特征在预设数据分布维度对应的角度参数,映射到量子态,基于量子态进行分类决策,利用量子计算的并行性和高效性直接参与分类过程,能够适应不同数据集的特性,提高分类的精度和灵活性。综上,本发明实施例能够适应数据的不同特性,有效提高数据提取能力,提高了模型识别的准确性,为矿山生态环境评估提供了新颖且潜在高效的途径。
背景技术
随着矿业活动的增加,对矿山环境的持续监控变得尤为重要,以确保环境保护和可持续发展的目标得以实现。遥感技术因其能够提供大范围、高效率的地表监测而成为了研究和监测地球表面和环境变化的重要手段。
遥感探测通过卫星或航空器携带的传感器收集地表的光谱数据,这些数据能够反映不同地表材料如植被、水体、岩石等的光谱特性。通过分析这些光谱向量数据,可以识别和分类矿区内的不同地表类型,进而评估矿山活动对生态环境的影响。然而,传统的数据处理方法往往面临特征提取不足、无法适应数据的不同特性的问题,这限制了模型的泛化能力和准确性。
实现思路