申请/专利权人：中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所;自然资源部第三地理信息制图院;西藏自治区水土保持局

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN117436003A

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G01D21/02;G06F18/214;G06F18/21;G06F16/29;G06V20/13;G06V20/10;G06V10/60;G06N20/20;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明属于生态遥感技术领域，涉及考虑火烧严重度的火烧迹地土壤侵蚀遥感动态监测方法，包括：获取降雨数据、地形数据、土壤数据与遥感影像数据，预处理；获取各类环境信息因子数据，实地采集样点的火烧严重度，针对每个样点，计算火烧严重度指数值以及环境信息因子值;建立随机森林模型；利用随机森林模型预测火烧严重度；利用降雨侵蚀力因子、地形因子、土壤可蚀性因子、植被覆盖因子、水土保持措施因子，根据RUSLE模型确定火烧前后各年度土壤侵蚀量。本发明考虑不同火烧严重度的火烧迹地土壤侵蚀动态变化过程，通过对比火烧前后不同年度的土壤侵蚀量，分析土壤侵蚀的变化，能够取得符合实际的土壤侵蚀评估结果。

主权项：1.考虑火烧严重度的火烧迹地土壤侵蚀遥感动态监测方法，其特征在于，包括：获取降雨数据、地形数据、土壤数据与遥感影像数据，并进行预处理；获取各类环境信息因子数据，实地采集样点的火烧严重度，针对每个样点，计算火烧严重度指数值以及环境信息因子值，建立预测火烧严重度分布区域的随机森林模型；将所述火烧严重度指数值与所述环境信息因子值作为所述随机森林模型的训练数据集和验证数据集，利用训练数据集对所述随机森林模型进行训练，利用所述验证数据集对所述随机森林模型的预测结果进行验证；利用随机森林模型预测火烧严重度；根据所述降雨数据确定降雨侵蚀力因子，根据所述地形数据确定地形因子，根据土壤样品的实测理化性质数据确定土壤可蚀性因子，根据所述遥感影像数据构建像元三分模型确定植被覆盖因子，根据土地利用类型确定水土保持措施因子；利用所述降雨侵蚀力因子、所述地形因子、所述土壤可蚀性因子、所述植被覆盖因子、所述水土保持措施因子，根据RUSLE模型确定火烧前后各年度土壤侵蚀量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所;自然资源部第三地理信息制图院;西藏自治区水土保持局 考虑火烧严重度的火烧迹地土壤侵蚀遥感动态监测方法

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