专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于广义线性回归模型的主被动微波土壤融合算法-CN202310343942.9有效
  • 曾江源;石鹏飞 - 中国科学院空天信息创新研究院
  • 2023-04-03 - 2023-07-11 - G06F18/25
  • 本发明提供一种基于广义线性回归模型的主被动微波土壤融合算法,涉及微波遥感领域,该方法包括:获取当前主动微波土壤数据以及当前被动微波土壤数据;输入当前主动微波土壤数据以及当前被动微波土壤数据至土壤数据融合模型,获取土壤数据融合模型输出的主被动微波土壤融合数据,土壤数据融合模型是根据主动微波融合权重以及被动微波融合权重确定的;主动微波融合权重以及所述被动微波融合权重是根据广义线性回归模型中的后向散射系数标准化回归系数以及亮温标准化回归系数确定的本发明能够综合利用主动微波土壤产品以及被动微波土壤产品各自的优势,提高土壤数据的精度。
  • 基于广义线性回归模型被动微波土壤水分融合算法
  • [发明专利]一种基于随机森林的SMAP土壤降尺度方法-CN202010372048.0在审
  • 孟令奎;胡凤敏;魏祖帅;张文 - 武汉大学
  • 2020-05-06 - 2020-09-08 - G06K9/62
  • 本发明公开一种基于随机森林的SMAP土壤降尺度方法,包括:获取目标区域的SMAP土壤产品、MODIS数据和SRTM数字高程数据;对获取的数据进行处理以获取与SMAP土壤产品空间分辨率相同的目标区域的MODIS数据和SRTM数字高程数据;基于随机森林构建土壤降尺度模型并对模型进行训练;最后将SMAP土壤数据、MODIS数据和SRTM数字高程数据重采样到1km空间分辨率并输入到土壤降尺度模型,获取目标区域1km空间分辨率的土壤产品。本发明通过利用MODIS数据在空间分辨率上的优势以及遥感地表参数与土壤之间的非线性关系,基于随机森林构建了土壤降尺度模型,通过该土壤降尺度模型获取高分辨率的土壤数据,实现SMAP土壤产品的降尺度
  • 一种基于随机森林smap土壤水分尺度方法
  • [发明专利]黄土丘陵区沟道土壤估算方法-CN201310165487.4无效
  • 吴普特;赵西宁;高晓东;史银光;王荚文 - 西北农林科技大学
  • 2013-05-07 - 2013-08-14 - G06F19/00
  • 本发明提供了一种黄土丘陵区沟道土壤估算方法,包括:合理布设沟道和坡面土壤监测样点,覆盖研究区不同土地类型和空间位置;计算沟道和坡面土壤每次采样的空间算术均值,获取所需土壤时间序列数据;分别对沟道和坡面土壤时间序列数据进行秩排序,并计算对应位置土壤差值;然后采用多项式拟合所计算差值与坡面秩序列土壤关系,并利用最小二乘法确定多项式最佳阶数,进而得到观测算子;最后基于观测算子和坡面秩序列土壤数据,得到沟道秩序列土壤本发明只需通过坡面土壤数据便可获得沟道对应土层土壤,无需再进行沟道土壤采样,估算精度高。
  • 黄土丘陵沟道土壤水分估算方法

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