申请/专利权人：成都理工大学;华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117908167A

主分类号：G01W1/14

分类号：G01W1/14;G06V20/13;G06V20/10;G06V10/776;G06N20/00;G01N21/17

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于遥感及机器学习的森林穿透雨量空间图谱的建立方法，该方法将遥感数据与机器学习相结合，能够构建较高模拟精度的穿透雨量空间图谱，将穿透雨的估测从样地尺度扩展到区域或流域尺度，实现对森林穿透雨量的大范围监测；该方法包括以下步骤：收集森林穿透雨量的野外实测数据，气象和植被变量的遥感数据；对气象和植被变量的遥感数据进行处理，处理后，提取气象和植被变量，并对森林穿透雨量的野外实测数据、提取的气象和植被变量进行处理；筛选用于构建机器学习模型的特征变量；采用多种算法构建机器学习模型；验证每种机器学习模型的准确性，选择最优模型；最后采用选择出的最优模型构建森林穿透雨量的空间图谱。

主权项：1.一种基于遥感及机器学习的森林穿透雨量空间图谱的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、收集森林穿透雨量的野外实测数据，气象和植被变量的遥感数据；步骤S2、对气象和植被变量的遥感数据进行处理，处理后，提取气象和植被变量，并对森林穿透雨量的野外实测数据、提取的气象和植被变量进行处理；步骤S3、筛选用于构建机器学习模型的特征变量；步骤S4、采用多种算法构建机器学习模型；步骤S5、验证每种机器学习模型的准确性，选择最优模型；步骤S6、采用步骤S5中选择出的最优模型构建穿透雨量的空间图谱。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都理工大学;华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 基于遥感及机器学习的森林穿透雨量空间图谱的建立方法

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