[發明專利]森林凈初級生產力估計及認知方法在審
| 申請號： | 201810447170.2 | 申請日： | 2018-05-11 |
| 公開（公告）號： | CN108647889A | 公開（公告）日： | 2018-10-12 |
| 發明（設計）人： | 吳文瑾;李新武 | 申請（專利權）人： | 中國科學院遙感與數字地球研究所 |
| 主分類號： | G06Q10/06 | 分類號： | G06Q10/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京得信知識產權代理有限公司 11511 | 代理人： | 孟海娟 |
| 地址： | 100094*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 初級生產力 認知 森林 注意力機制 非線性關系 時序 神經網絡 直接在線 可視化 云平臺 擬合 權重 吸收 | ||
1.一種森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
包括以下步驟：
通過云平臺在線獲取森林凈初級生產力估計所需的有關參數時序；
利用帶有注意力機制的深度神經網絡建立森林凈初級生產力估計及認知模型；以及
獲得高精度凈初級生產力估計值，并對森林碳吸收關鍵因子和關鍵時段進行認知。
2.根據權利要求1所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述森林凈初級生產力估計所需的有關參數時序包括，歸一化植被指數、光和有效輻射、日間地表溫度、夜間地表溫度和降水率。
3.根據權利要求1所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述森林凈初級生產力估計及認知模型包括預處理模塊、預測模塊和認知模塊。
4.根據權利要求3所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述預處理模塊將獲取的參量重采樣為統一的時間和空間分辨率并組成參數時序矩陣，然后進行標準化。
5.根據權利要求4所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述標準化的方法為標準差標準化方法。
6.根據權利要求4所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述預測模塊基于標準化的參數時序矩陣得到最終的凈初級生產力估計值。
7.根據權利要求6所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述預測模塊由注意力權值矩陣、長短時記憶網絡和全連接層構成。
8.根據權利要求7所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述注意力權值矩陣用于對參數時序矩陣進行加權，對重要的參數及其關鍵時間段賦予較高的權值，對于參數時序矩陣中不重要的部分賦予較低的權值。
9.根據權利要求7所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述長短時記憶網絡用于對加權后的參數時序矩陣進行編碼。
10.根據權利要求7所述的森林凈初級生產力估計及認知方法，其特征在于，
所述認知模塊通過對所述注意力權值矩陣進行可視化，并分別在參數維度和月份維度進行統計，探知與凈初級生產力估計最為相關的參數和時段。
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