[發明專利]一種二向混合建模礦區土壤含水量數據缺失修復方法

有效

• 申請號: 202111116905.1
• 申請日: 2021-09-23
• 公開（公告）號: CN113935956B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 許亞玲;李全生;佘長超;郭俊廷;李軍;張成業;王宏鵬
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學（北京）;國家能源投資集團有限責任公司;北京低碳清潔能源研究院;神華北電勝利能源有限公司;北京數論科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06Q10/04;G06F17/18;G06F17/16;G06Q50/02
• 代理公司: 成都華辰智合知識產權代理有限公司 51302
• 代理人: 秦華云

1.一種二向混合建模礦區土壤含水量數據缺失修復方法，其特征在于：其方法如下：

A、得到礦區土壤含水量影像，整幅礦區土壤含水量影像像元點分為已知像元A_i和缺失像元B_j，遍歷整幅影像像元點，將有土壤含水量信息的像元點標記為已知像元A_i，保存在List A中，將沒有土壤含水量信息的像元點標記為缺失像元B_j，保存在List B中；

B、在礦區土壤含水量影像上建立一個滑動窗口，滑動窗口的帶寬長度為h₀，采用滑動窗口法并利用滑動窗口對保存在ListB中的所有缺失像元B_j進行逐像元點遍歷，在List A中搜索已知像元信息，已知像元信息為已知像元A_i所對應的信息，信息包括驅動因子集信息與土壤含水量信息，采用地理加權回歸模型GWR構建土壤含水量與驅動因子之間的定量關系模型，將該定量關系模型作為缺失像元B_j的預測模型；同時在List B中得到缺失像元B_j所對應的驅動因子集信息，根據缺失像元B_j所對應的驅動因子集信息通過預測模型得到缺失像元B_j的預測土壤含水量

C、采用滑動窗口法并利用滑動窗口對保存在List A中的所有已知像元逐像元遍歷，并在List A中搜索滑動窗口范圍內的所有已知像元信息，已知像元信息包括驅動因子集信息與土壤含水量信息，采用地理加權回歸模型GWR構建土壤含水量與驅動因子之間的定量關系模型，將該定量關系模型作為已知像元A_i的關聯模型；

D、潛在誤差計算：首先，將List A中的所有已知像元信息中的驅動因子集信息代入關聯模型計算得到已知像元的模型擬合土壤含水量然后用已知像元的實際土壤含水量SM_Ai減去模型擬合土壤含水量并得到誤差ε_i，再對所有已知像元的誤差ε_i做普通克里金插值計算得到缺失像元處的潛在誤差ε_Bj；

E、根據缺失像元B_j的預測土壤含水量并結合潛在誤差ε_Bj對缺失像元B_j按照如下公式進行缺失誤差修正：缺失像元B_j的土壤含水量

2.按照權利要求1所述的二向混合建模礦區土壤含水量數據缺失修復方法，其特征在于：步驟B中預測模型采用反向構建模型，預測模型中滑動窗口的帶寬長度方法如下：

B1、在List B第一個像元上建立一個滑動窗口，滑動窗口的初始帶寬長度為h1，利用AICc信息來確定最優帶寬并作為滑動窗口的帶寬長度，對在滑動窗口帶寬內的所有List A像元做回歸，可得到對于帶寬長度為h的AICc，其公式如下：

其中，n表示觀測點個數，表示隨機誤差項方差的估計值，S表示帽子矩陣，tr(S)表示帽子矩陣S的跡，帽子矩陣是觀測到的y到擬合值的投影矩陣，其中對于地理加權回歸模型GWR，這個帽子矩陣的每一行r_i為：

r_i＝X_i(X^TW_iX)^-1X^TW_i

其中X_i為自變量X矩陣的第i行，W_i為核函數矩陣，X^T為自變量X的矩陣轉置。

3.按照權利要求2所述的二向混合建模礦區土壤含水量數據缺失修復方法，其特征在于：步驟B1之后還包括步驟B2；

B2、改變帶寬，重新選擇ListA中的樣本參與回歸，按照如下公式確定最優帶寬并作為滑動窗口的帶寬長度h₀：

最優帶寬公式：