[发明专利]基于贝叶斯-模糊概率预测的LULC数据集融合方法在审
| 申请号： | 202210791734.0 | 申请日： | 2022-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN115100526A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 王浩;胡云锋 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/80;G06N7/00;G06N7/02 |
| 代理公司： | 四川省方圆智云知识产权代理事务所(普通合伙) 51368 | 代理人： | 王悦 |
| 地址： | 100101 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于贝叶斯‑模糊概率预测的LULC数据集融合方法，包括以下步骤：(1)构建目标LULC分类体系与源数据集分类归并；(2)空间升尺度；对于具有不同空间分辨率的源数据集，通过升尺度，统一到相同的空间分辨率；(3)定义先验概率；(4)引入空间关系后的后验概率计算；(5)模糊概率融合；(6)二级精细分类；在获取一级类融合结果的基础上，根据构建的LULC分类体系进行二级分类。本发明能够满足研究学者和管理人员的LULC数据集融合需要，立足源数据集本身，对于源数据的要求更低，具有更广泛的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 模糊 概率 预测 lulc 数据 融合 方法 | ||
【主权项】：
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