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[发明专利]基于多雨云地区的土壤水分重建方法、装置以及设备-CN202211189781.4有效
发明人： 刘杨晓月;乐夏芳;杨雅萍 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及地理信息技术领域，特别涉及一种基于多雨云地区的土壤水分重建方法，所述方法包括：构建多雨云地区的遥感数据库，从所述遥感数据库中获取待重建日期对应的地形数据，并基于预设的天数范围，以所述待重建日期为节点，从所述遥感数据库中获取天数范围对应的若干个降水数据，将所述待重建日期对应的地形数据以及所述天数范围对应的若干个降水数据进行组合，构建地表参数数据集；将所述地表参数数据集输入至土壤水分与地表参数的回归映射模型，得到所述待重建日期对应的土壤水分数据。基于已有的地形数据、降水数据以及土壤水分数据，建立土壤水分与地表参数的回归映射模型，能够实现对土壤水分数据的高精度重建。
基于多雨地区土壤水分重建方法装置以及设备

[发明专利]陆地水储量预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111664894.0有效
发明人： 刘杨晓月;陈晓娜;杨雅萍 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及地理信息技术领域，特别涉及一种陆地水储量预测方法，所述方法包括：获取目标区域的目标时间段内的地表参数以及陆地水储量数据，其中，所述地表参数包括流域地表参数、经纬度数据、高程数据以及气候分区数据；根据所述地表参数、陆地水储量数据以及预设的机器学习算法，构建陆地水储量数据与地表参数的非线性回归映射模型；响应于陆地水储量预测指令，所述陆地水储量预测指令包括待测区域的目标时间段内的地表参数，根据所述待测区域的目标时间段内的地表参数以及陆地水储量数据与地表参数的非线性回归映射模型，获取所述待测区域的目标时间段内的陆地水储量数据。
陆地储量预测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于格兰杰检验分析气候参数之间的因果关系的方法-CN202211128534.3在审
发明人： 刘杨晓月;杨雅萍;陈晓娜 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及地理信息技术领域，特别涉及一种基于格兰杰检验分析气候参数之间的因果关系的方法，所述方法包括：获取目标区域的目标时间段内的遥感气候数据，构建目标区域的遥感气候时间序列，从目标区域的遥感气候时间序列中，提取与第一类型气候标识对应的气候参数时间序列以及第二类型气候标识对应的气候参数时间序列；获得时间滞后参数，根据时间滞后参数，对第一类型气候标识对应的气候参数时间序列以及第二类型气候标识对应的气候参数时间序列进行错位处理，并对错位处理后的第一类型气候标识对应的气候参数时间序列以及第二类型气候标识对应的气候参数时间序列进行格兰杰因果关系校验，获得目标区域的待校验的第一类型气候标识与第二类型气候标识之间的因果关系。
基于格兰杰检验分析气候参数之间因果关系方法

[发明专利]基于遥感数据的积雪物候信息的提取方法-CN202210049179.4有效
发明人：陈晓娜;杨雅萍;刘杨晓月 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及遥感数据技术领域，特别涉及一种基于遥感数据的积雪物候信息的提取方法，所述方法包括：获取目标区域的积雪遥感图像数据集，其中，所述积雪遥感图像数据集包括若干天积雪遥感图像数据；根据所述积雪遥感图像数据集，获取所述积雪遥感图像数据集对应的积雪覆盖率曲线，获取所述积雪覆盖率曲线中各个点对应的积雪覆盖率，根据所述各个点对应的积雪覆盖率以及预设的误差区间，获取在所述积雪覆盖率曲线中的初雪日位置点以及终雪日位置点；根据所述初雪日位置点以及终雪日位置点，获取所述目标区域的目标时间段内的积雪遥感图像数据，并对所述目标区域的目标时间段内的积雪遥感图像数据进行填充处理，构建目标积雪遥感图像数据集。
基于遥感数据积雪物候信息提取方法

[发明专利]基于分类和回归树算法的植被指数预测方法、系统及设备-CN201910905196.1有效
发明人：荆文龙;李勇;刘杨晓月;杨骥;夏小琳 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分类和回归树算法的植被指数预测方法、系统及设备，通过以植被指数作为因变量，以全球陆地数据同化系统流域地表模型数据集和高程数据作为自变量，构建分类与回归树模型，利用分类与回归树模型对所述样本数据进行分类并根据所述分类结果预测目标时间段的植被指数，获取植被指数预测结果。相对于现有技术，本发明解决了现有技术中植被指数缺失问题，用户可利用本发明实现任意时间段的植被指数预测，完善植被指数数据。
基于分类回归算法植被指数预测方法系统设备

[发明专利]卫星影像的数据完整性监测方法、装置及设备-CN202010981053.1有效
发明人： 刘杨晓月;荆文龙;夏小琳;李勇;杨骥 -专利权人：广东省科学院广州地理研究所;中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01S19/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星影像的数据完整性监测方法、装置及设备，该方法包括：接收卫星传感器采集的全球陆地表面的若干幅目标卫星影像；获取第i个目标月份内的目标卫星影像中第j个纬度上的第一有效像元；根据第一有效像元的个数以及第i个目标月份的天数，获取第i个目标月份内第j个纬度上目标卫星影像的时间完整性评价值；以第i个目标月份内第j个纬度上目标卫星影像的时间完整性评价值为时间完整性图像中第i列第j行个像元的显示属性值，得到目标卫星影像的时间完整性图像；向用户展示目标卫星影像的时间完整性图像。相对于现有技术，本方法实现了对卫星影像数据完整性的可视化监测，用户可直观地掌握卫星影像的完整性情况。
卫星影像数据完整性监测方法装置设备

[发明专利]一种基于神经网络算法的陆地水储量预测方法及设备-CN201910904368.3有效
发明人：荆文龙;李勇;刘杨晓月;杨骥;夏小琳 -专利权人：广东省科学院广州地理研究所;中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络算法的陆地水储量预测方法及设备，包括：获取地表参数信息、陆地水储量信息及陆地水储量信息的空间分辨率；对所述地表参数信息进行降低空间分辨率的重采样，得到第一地表参数信息；基于所述第一地表参数信息和陆地水储量信息，构建神经网络回归模型；获取待预测时间内的目标地表参数信息，将所述目标地表参数信息进行降低空间分辨率的重采样，得到第二地表参数信息；将所述第二地表参数信息输入所述神经网络回归模型，确定待预测时间内所述目标地表参数信息对应的陆地水储量信息。相对于现有技术，本发明能够实现对历史时期的陆地水储量信息的精准预测，进而得到长时间序列的陆地水储量动态变化数据。
一种基于神经网络算法陆地储量预测方法设备

[发明专利]基于神经网络算法的植被指数预测方法、系统及设备-CN201910905197.6有效
发明人：荆文龙;刘杨晓月;李勇;杨骥;夏小琳 -专利权人：广东省科学院广州地理研究所;中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络算法的植被指数预测方法、系统及设备，通过以植被指数作为因变量，以全球陆地数据同化系统流域地表模型数据集和高程数据作为自变量，构建神经网络模型，利用神经网络模型对目标时间段的植被指数进行预测，获得植被指数预测值。相对于现有技术，本发明解决了现有技术中植被指数缺失问题，用户可利用本发明实现任意时间段的植被指数预测，完善植被指数数据。
基于神经网络算法植被指数预测方法系统设备

[发明专利]一种河口浑浊带识别方法和识别系统-CN202011466246.X有效
发明人：王重洋;李丹;郑琼;姜浩;陈金月;彭咏石;王力;刘杨晓月;陈水森;周霞 -专利权人：广东省科学院广州地理研究所
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提供一种河口浑浊带识别方法和识别系统。其中，所述河口浑浊带识别方法包括以下步骤：通过卫星获取河口的遥感影像；对遥感影像进行预处理；根据预处理后的所述遥感影像计算河口的总悬浮物含量；根据预处理后的所述遥感影像计算河口的叶绿素含量；根据所述河口的总悬浮物含量和河口的叶绿素含量计算河口浑浊带系数；将所述河口浑浊带系数与预设的浑浊带阈值比对，将所述遥感影像中所述河口浑浊带系数大于所述浑浊带阈值的范围确定为河口最大浑浊带范围。本发明的河口浑浊带识别方法可以提高识别所述河口最大浑浊带范围的准确性，且能准确地获取到不同河口及所述河口处于不同季节的最大浑浊带范围。
一种河口浑浊识别方法系统

[发明专利]卫星土壤水分重建方法、装置及设备-CN202010943391.6在审
发明人： 刘杨晓月;荆文龙;夏小琳;李勇;杨骥 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星土壤水分重建方法、装置及设备，所述方法包括步骤：与预设地表参数网络数据库建立数据连接，爬取所述地表参数网络数据库中的目标数据集；获取所述目标数据集中目标时间段内的第一地表参数；将所述第一地表参数输入预建立的土壤水分与地表参数的非线性回归映射模型，得到所述目标时间段内的第一土壤水分数据；其中，所述预建立的土壤水分与地表参数的非线性回归映射模型是以样本时间段内的第二地表参数为自变量，以所述样本时间段内的第二土壤水分数据为因变量，通过预设循环神经网络算法构建的模型。相对于现有技术，本申请解决了早年间土壤水分数据分辨率较低的技术问题，提高了目标时间段内的第一土壤水分数据的准确性。
卫星土壤水分重建方法装置设备

[发明专利]基于随机森林的岛礁浅海水深预测方法-CN201910943217.9有效
发明人：荆文龙;刘杨晓月;李勇;杨骥;夏小琳 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G01C13/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于随机森林的岛礁浅海水深预测方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括如下步骤：获取岛礁浅海区的多光谱反射率；获取岛礁浅海区的水深控制点的实际水深值；根据所述多光谱反射率中的近红外和红外波段反射率计算水深控制点的悬浮泥沙含量预测值；以多光谱反射率、悬浮泥沙含量预测值作为特征向量的特征分量；以水深控制点的实际水深值为预期输出来训练随机森林模型；将所述岛礁浅海区的多光谱反射率输入至所述随机森林模型进行时空序列连续反演，获得水深预测值。本申请所述的基于随机森林的岛礁浅海水深预测方法具有高效快速地获取岛礁浅海水深，结果精确可靠的优点。
基于随机森林岛礁浅海水深预测方法

[发明专利]基于分类与回归树的岛礁浅海水深预测方法-CN201910943234.2有效
发明人：荆文龙;李勇;刘杨晓月;杨骥;夏小琳 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G01C13/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于分类与回归树的岛礁浅海水深预测方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括如下步骤：获取岛礁浅海区的多光谱反射率；获取岛礁浅海区的水深控制点的实际水深值和悬浮泥沙含量；根据所述多光谱反射率中的近红外和红外波段反射率计算水深控制点的悬浮泥沙含量预测值；根据水深控制点的多光谱反射率、实际水深值和悬浮泥沙含量，利用分类和回归树算法构建浅海水深、多光谱反射率和悬浮泥沙含量的非线性回归映射模型；将所述岛礁浅海区的多光谱反射率输入至所述非线性回归映射模型进行时空序列连续反演，获得水深预测值。本申请所述的基于分类与回归树的岛礁浅海水深预测方法具有高效快速地获取岛礁浅海水深，结果精确可靠的优点。
基于分类回归岛礁浅海水深预测方法

[发明专利]基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法-CN201910945145.1有效
发明人： 刘杨晓月;夏小琳;荆文龙;李勇;杨骥 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括如下步骤：获取岛礁浅海区的多光谱反射率；获取岛礁浅海区的水深控制点的实际水深值；根据所述多光谱反射率中的近红外和红外波段反射率计算水深控制点的悬浮泥沙含量预测值；训练极端梯度提升模型；将所述岛礁浅海区的多光谱反射率输入至所述极端梯度提升模型进行时空序列连续反演，获得水深预测值。本申请所述的基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法具有高效快速地获取岛礁浅海水深，结果精确可靠的优点。
基于极端梯度提升岛礁浅海水深预测方法

[发明专利]基于随机森林算法的植被指数预测方法、系统及设备-CN201910905230.5有效
发明人：荆文龙;李勇;刘杨晓月;杨骥;夏小琳 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于随机森林算法的植被指数预测方法、系统及设备，通过以植被指数作为因变量，以全球陆地数据同化系统流域地表模型数据集和高程数据作为自变量，构建随机森林模型，利用随机森林模型对所述样本数据进行分类并根据所述分类结果回归预测目标时间段的植被指数，获取植被指数预测值。相对于现有技术，本发明解决了现有技术中植被指数缺失问题，用户可利用本发明实现任意时间段的植被指数预测，完善了植被指数数据。
基于随机森林算法植被指数预测方法系统设备

[发明专利]一种基于随机森林算法的陆地水储量预测方法及设备-CN201910904058.1有效
发明人： 刘杨晓月;夏小琳;荆文龙;李勇;杨骥 -专利权人：广州地理研究所
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F30/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于随机森林算法的陆地水储量预测方法及设备，包括：获取地表参数信息、陆地水储量信息及陆地水储量信息的空间分辨率；对所述地表参数信息进行降低空间分辨率的重采样，得到第一地表参数信息；随机抽取所述第一地表参数信息和所述陆地水储量信息组成多组样本数据，基于所述样本数据构建决策树，形成随机森林回归模型；将所述目标地表参数信息进行降低空间分辨率的重采样，得到第二地表参数信息；将所述第二地表参数信息输入所述随机森林回归模型，计算所述多个陆地水储量信息的平均值，得到目标陆地水储量信息。相对于现有技术，本发明能够实现对历史时期的陆地水储量信息的精准预测，进而得到长时间序列的陆地水储量动态变化数据。
一种基于随机森林算法陆地储量预测方法设备

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