基于AlphaEarth Foundations与机器学习的未来年份土地利用和覆被栅格数据降尺度方法及系统

本发明提供一种基于AlphaEarth Foundations与机器学习的未来年份土地利用和覆被栅格数据降尺度方法及系统，通过对比未来年份与基准年份的粗尺度数据，识别未来年份地类发生变化的粗尺度像元；将粗尺度像元映射至基准年份细尺度数据上，确定目标区域；统计目标区域内各地类的细尺度像元数量变化，得到未来年份各地类的细尺度像元净增量；在目标区域内，利用地类转换概率预测模型为每个细尺度像元生成对应于各地类的转换概率；以最大化目标区域内所有细尺度像元被分配的地类所对应的转换概率之和为目标函数，构建优化模型，求解得到目标区域内细尺度像元的最优地类分配结果；将最优地类分配结果与基准年份细尺度数据进行融合，生成降尺度后的未来年份细尺度土地利用和覆被栅格数据。