[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法及應(yīng)用在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202310365918.5 | 申請(qǐng)日: | 2023-04-06 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN116385899A | 公開(kāi)(公告)日: | 2023-07-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 孫宇;陳曦;馬學(xué)喜;王偉勝;楊遼;杜曼·依馬買(mǎi)地 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06V20/13 | 分類(lèi)號(hào): | G06V20/13;G01D21/02;G01W1/02;G06V20/10;G06V10/77;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司: | 六安立尚專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 34264 | 代理人: | 黃煒 |
| 地址: | 830011 新疆維吾*** | 國(guó)省代碼: | 新疆;65 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 數(shù)據(jù) 作物 干旱 監(jiān)測(cè) 方法 應(yīng)用 | ||
1.一種基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:包括以下步驟:
S1:采集地面數(shù)據(jù);
S2:對(duì)地面數(shù)據(jù)進(jìn)行作物干旱類(lèi)別標(biāo)注;
S3:建立氣象數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)與地面作物干旱類(lèi)別的反演模型;
S4:將反演模型應(yīng)用到目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行作物干旱監(jiān)測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述S1中的地面數(shù)據(jù)包括農(nóng)田生理狀況和生境信息的相關(guān)數(shù)據(jù),所述農(nóng)田生理狀況和生境信息的相關(guān)數(shù)據(jù)具體包括0-10cm土壤水分、10-20cm土壤水分、0-10cm土壤溫度、10-20cm土壤溫度、冠層溫度、2m空氣溫度、作物濕重、烘干后干重及樣品相對(duì)含水量等,同時(shí)記錄下樣點(diǎn)所處地區(qū)的經(jīng)緯度信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述S2中對(duì)地面數(shù)據(jù)進(jìn)行作物干旱類(lèi)別標(biāo)注具體為通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)采集的地面數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)注的結(jié)果可作為反演模型建立的因變量數(shù)據(jù)集。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)采集的地面數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注具體包括對(duì)S1采集的地面數(shù)據(jù)進(jìn)行K-means聚類(lèi)算法處理后分成無(wú)旱、輕旱、中旱和重旱四類(lèi),且分類(lèi)的的具體過(guò)程為:
通過(guò)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)性分析出與溫度強(qiáng)相關(guān)性的數(shù)據(jù)類(lèi)型,然后將樣點(diǎn)數(shù)據(jù)中的強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)與2m處的大氣溫度計(jì)算WDI實(shí)測(cè)值作為參考,通過(guò)K-means聚類(lèi)算法處理后,將樣品被劃分為無(wú)旱、輕旱、中旱和重旱四類(lèi)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述S3中反演模型的建立過(guò)程包括:
采用反向特征消除的方法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行降維,利用隨機(jī)森林模型中特征重要性進(jìn)行排序,在保證模型結(jié)果不降低的情況下,逐步消除特征重要性較低的指標(biāo),經(jīng)過(guò)篩選后的指標(biāo)作為反演因子;
基于樣點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù),構(gòu)建了作物干旱指數(shù)CDI,自變量為樣點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的反演因子,因變量為樣點(diǎn)的干旱等級(jí)標(biāo)簽,完成反演模型的建立。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法,其特征在于:所述S4中將反演模型應(yīng)用到目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行作物干旱的應(yīng)用過(guò)程包括先對(duì)目標(biāo)區(qū)域的農(nóng)田數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,利用建立的反演模型,將多源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對(duì)作物干旱的定量評(píng)估,通過(guò)計(jì)算得出當(dāng)前作物干旱狀況,完成對(duì)當(dāng)前作物干旱狀況的定量分析;
所述目標(biāo)區(qū)域的農(nóng)田數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)以及地面數(shù)據(jù)。
7.權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述基于多源數(shù)據(jù)作物干旱監(jiān)測(cè)方法建立的反演模型在農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)的應(yīng)用。
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