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公开(公告)号：CN117405704A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311274290.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开一种星载GNSS‑R土壤湿度降尺度反演方法，属于微波遥感技术领域。本发明方法通过对星载GNSS‑R观测数据进行质量控制，提取出特征参数，并采用均值法对特征参数和相关辅助要素进行时空匹配，获得与SMAP 36km网格对应的训练样本集；同时，将特征参数和辅助要素重采样至3km空间分辨率，得到测试样本集；进而通过极限梯度增强算法建立星载GNSS‑R与SMAP土壤湿度之间的降尺度关系模型，经十倍交叉验证建模训练的精度；最后输入测试样本集，实现分辨率为1Day/3km的土壤湿度高精度反演。本发明方法应用范围广，能够将星载GNSS‑R土壤湿度反演的空间分辨率提高3倍，解决现有技术中出现的问题。
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公开(公告)号：CN116502748A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310338242.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及滑坡空间风险性预测技术领域，具体涉及一种融合多影响因素的滑坡空间风险性预警决策机制研究方法，通过获取区域历史滑坡数据，并与全面、丰富和准确的影响因子进行融合分析，构建滑坡空间风险性预测模型。在对滑坡高风险地区进行预警的同时，对不同的滑坡影响因素进行分析，综合考虑影响因子的贡献性、因子间的交互作用对滑坡的影响，了解不同滑坡的发生机理并总结滑坡的发生发育规律，为区域滑坡灾害的预警以及防灾减灾策略的制定提供理论和实际依据，通过利用机器学习模型或基于统计学和机器学习方法相耦合的模型，解决现有监测方法中工作量大、预警成本高以及无法实时监测的技术问题。
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公开(公告)号：CN114461971B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210040047.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 一种融合土壤物理特性与遥感数据的地表土壤含水量反演方法，该方法包括构建输入数据集；选取植被覆盖指数FVC与地表温度T*构建T*‑FVC特征空间；依据特征空间计算地表土壤含水量相对指标M0；依据土工试验点数据，建立土壤饱和体积含水量与土壤孔隙率的统计模型，并据此模型计算不同类型土壤的各像元饱和体积含水量。最后将土壤含水量相对指标M0与土壤饱和体积含水量、萎蔫点地表土壤体积含水量耦合在一起，构建了地表土壤体积含水量定量反演模型。本模型融合土壤物理特性与遥感数据进行地表土壤体积含水量反演，解决了传统遥感方法忽略不同类型土壤持水能力的差异而难以高精度计算体积含水量的问题，实现了地表土壤体积含水量的高精度反演。
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公开(公告)号：CN116913046A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311026191.4
申请日：2023-08-15
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明涉及滑坡监测技术领域，具体涉及一种降雨型滑坡风险预警监测方法，先通过遥感的方式对滑坡体进行大范围普查，然后锁定可疑区域并且进行详查，核查可疑区域内的可疑或潜在滑坡体，监测所述可疑区域。采集监测区域的高程、岩性、坡度、坡向、形变、降雨及土壤湿度作为滑坡发育评价的指标，定义出滑坡体的耗散系统结构以及研究区域的滑坡“熵”，通过对各指标赋能，并计算各指标子系统的滑坡“熵”与系统的滑坡总“熵”。结合研究区域的历史滑坡数据，通过计算分析得到滑坡发生临界值的滑坡“熵”，最后根据分析结果获得研究区域发生滑坡的阈值，建立研究区域滑坡的风险性评价体系，并且发出预警信息，进而实现滑坡体的风险预警与防治。
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公开(公告)号：CN119670523A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411251193.8
申请日：2024-09-06
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/126 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01N33/24 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于微波遥感技术领域，提出一种基于多模型融合的地表土壤湿度GNSS‑R降尺度反演方法。包括以下步骤：首先基于CYGNSS观测数据、SMAP SM和辅助要素数据，通过质量控制构建36km网格的训练数据集和3km网格的测试数据集；进而采用极限梯度增强算法、轻量级梯度提升机、反向传播神经网络和随机森林作为基模型，按7:3比例对训练数据集进行随机划分，分别构建各个基模型进行训练和验证；最后通过元学习器（线性回归模型）来深入学习各个基模型的测试结果，自动调整其权重，得到多模型融合的土壤湿度降尺度反演结果。本发明充分融合多个基模型的优点，能够有效提升土壤湿度降尺度反演精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992363A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310835083.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及预测技术领域，具体涉及一种季节性野火易发性评价方法，首先通过收集及筛选历史野火样本，再利用CF算法构建全季节的CF野火易发性模型，基于此划定负样本选取区域并整合正负样本；其次，对不同时期内的正负样本划分训练集和测试集，基于XGBoost模型构建年度和不同季度的野火易发性预测模型，利用多个评价指标比较分析其合理性和预测性能；最后，利用SHAP全局解释性方法分析不同季节的易发性模型中因子影响程度差异，了解不同季节野火发生的概率以及可能的原因，从而提前采取相应的预防措施，以降低野火的发生率和危害，克服现有的机器学习方法进行各季节野火易发性预测时模型可解释性差以及难以确定主导因素的问题。
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公开(公告)号：CN112505068A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011212066.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS‑IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，属于微波遥感技术领域。本发明方法通过采用测量型GNSS接收机的监测数据，提取出卫星高度角、方位角和信噪比，并通过时空重合度选取多颗有效卫星；进而利用小波分析分离各卫星信噪比中的反射信号，对低高度角的反射信号进行重采样，经非线性最小二乘正弦拟合得到各卫星的多径延迟相位；最后通过最小二乘支持向量机建立多颗卫星的多径延迟相位与土壤湿度之间的非线性关系，实现土壤湿度的高精度反演。本发明方法应用范围广，反演精度较高，能有效改善传统的卫星反射信号分离方法存在的不足和仅采用单颗卫星难以全面地反映出测站周边的土壤湿度信息问题，解决了现有技术中出现的问题。
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公开(公告)号：CN117825415A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311752915.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及异常值探测和修正的GNSS双频组合观测值土壤湿度监测方法，属于GNSS干涉反射遥感及土壤湿度监测技术领域。本发明方法通过大地测量型接收机获取GNSS观测数据，提取伪距、载波相位、高度角、方位角和历元；线性组合GNSS双频观测值，利用低通滤波去除电离层延迟后得到双频组合多路径误差；截取大于待求参数个数的多路径误差，经间接平差求解各卫星的原始相位延迟；结合基于最小协方差行列式稳健估计和移动平均滤波探测并修正异常相位，提高相位延迟的质量；最后构建多星线性回归土壤湿度监测模型，实现多卫星的地表土壤湿度信息有效结合，顾及测站环境因素影响，又构建多星非线性土壤湿度监测模型进行对比，共同实现土壤湿度动态监测。
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公开(公告)号：CN117192581A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311250412.6
申请日：2023-09-26
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种精确校正GNSS‑IR异常相位的两步法，属于微波遥感技术领域。本发明方法通过对GNSS观测数据进行预处理，提取信噪比中的调制项；进而采用非线性最小二乘法对其进行拟合，得到各卫星的相位；最后通过两步法对异常相位进行精确校正：第一步，构建一种信噪比周期法校正非线性最小二乘法自身局限性所导致的整周期和半周期跳变的相位。第二步，通过将标准分数法与Savitzky‑Golay滤波器相结合，准确检测与修复因多路径环境因素引起的小于半周期跳变的相位。本发明方法能够有效提高各卫星的相位质量，改善传统的相位求解方法存在的不足和相位求解过程易受多路径环境因素影响的问题，解决了现有技术中出现的问题。
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公开(公告)号：CN112505068B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202011212066.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G01N22/00 , G06F18/10 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS‑IR的地表土壤湿度多星组合反演方法，属于微波遥感技术领域。本发明方法通过采用测量型GNSS接收机的监测数据，提取出卫星高度角、方位角和信噪比，并通过时空重合度选取多颗有效卫星；进而利用小波分析分离各卫星信噪比中的反射信号，对低高度角的反射信号进行重采样，经非线性最小二乘正弦拟合得到各卫星的多径延迟相位；最后通过最小二乘支持向量机建立多颗卫星的多径延迟相位与土壤湿度之间的非线性关系，实现土壤湿度的高精度反演。本发明方法应用范围广，反演精度较高，能有效改善传统的卫星反射信号分离方法存在的不足和仅采用单颗卫星难以全面地反映出测站周边的土壤湿度信息问题，解决了现有技术中出现的问题。
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