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公开(公告)号：CN118115869A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410174922.8
申请日：2024-02-07
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明提供一种水位波动条件下水生植物提取方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取遥感数据；对所述遥感数据进行预处理；提取预处后的遥感数据中的水生植物光谱数据；通过EPO算法，对所述水生植物光谱数据进行优化；从优化后的水生植物光谱数据中提取出多层次叶绿素光谱指数、藻青蛋白光谱指数、水草光谱指数、近红外平均反射率指数和大型藻类指数；通过连续统去除法，从优化后的水生植物光谱数据中提取出光谱吸收特征；通过XGBoost分类器，根据多层次叶绿素光谱指数、藻青蛋白光谱指数、水草光谱指数、近红外平均反射率指数、FAI大型藻类指数和光谱吸收特征，对水生植物进行提取。
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公开(公告)号：CN114386686A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111659799.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSTM的流域水质短期预测方法，包括：构建基于改进LSTM的水质短期预测模型；其中，改进LSTM算法包括：一方面，在LSTM前端构建能够获取不同监测断面水质空间关联性的状态单元，提取不同监测断面水质的空间关联特征；一方面，将污染物在水体中运移的降解系数引入LSTM的权重更新机制，使LSTM中包含污染物运移信息；对构建的基于改进LSTM的水质短期预测模型进行训练；利用训练好的水质短期预测模型对流域水质进行短期预测，并对预测结果进行评估。本发明结合水环境的演变规律，构建改进的LSTM网络，用于流域水质短期预测，预测结果与水质实际变化具有高匹配性，模型具备较好的模拟能力。
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公开(公告)号：CN109800986A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910043386.7
申请日：2019-01-17
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于生态型地区的地下水资源评价方法，包括：收集目标区域的历史水文数据；将收集到的地下水资源进行筛选，以确定地下水资源承载力评价指标体系；其中，地下水资源承载力评价指标体系中包括：地下水资源数量和地下水资源质量的评价指标；地下水资源数量指标包括：地下水可开采资源模数、土壤含水量、地下水开采强度、地下水水位相对降幅、万元GDP用水量、潜水埋深；地下水资源质量评价体系包括：原生劣质地下水区域面积占比、潜水埋深、地下水水质分级；针对上述评价指标进行地下水资源数量本底评价、地下水资源数量状态评价、地下水资源质量本底评价、地下水资源质量状态评价。
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公开(公告)号：CN109784730A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910043566.5
申请日：2019-01-17
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种适用于生态型地区的矿产资源的评价方法，包括：收集目标区域的矿产资源数据，其中该矿产资源数据包括以下的至少一项：矿产资源开发地区及勘测地区的周围环境地质调查资料，矿产资源规划、绿色矿业发展规划、地区建设规划资料，相应年份的矿产开发及经济效益文件以及国民经济与社会发展报表资料，地方国民经济改革与发展、人口、能源、国土资源、环境的年度统计年鉴及年鉴资料；将收集到的历史地质数据进行筛选，以确定矿产资源评价指标体系；针对上述评价指标进行矿产资源量的本底评价、矿产开发规模及强度的状态评价。
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公开(公告)号：CN109784729A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910043387.1
申请日：2019-01-17
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明实施例提出了一种水土环境评价指标的阈值确定方法，包括：植被覆盖动态分析步骤：用于根据收集的数据计算的年最大归一化植被指数NDVI数据作为年度植被覆盖参数，并根据多个年度的植被指数NDVI数据生成植被覆盖变化曲线，以确定年最大NDVI的变化趋势中是否存在突变点；根据突变点确定目标区域导致植被覆盖变化突变的影响因子；影响因子确定步骤：从生态系统的结构和功能出发进行指标的筛选和指标体系的构建；阈值的确定步骤：根据突变点对应年度的影响因子，作为该水土环境评价指标的阈值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119759989A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411898895.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2457 , G06F16/26 , G06F16/29 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于PINN神经网络的蒸散发模拟方法及系统，属于蒸散发量计算模拟技术领域。方法包括：获取研究区域的多源气象数据以及高分辨率遥感影像数据，并构建输入数据集；对输入数据集进行标准化处理，分别生成遥感影像栅格和气象数据栅格；将栅格输入到训练好的PINN模型中，PINN模型利用多层卷积对遥感影像栅格和气象数据栅格进行特征提取，生成代表蒸散发过程的特征图；将地表能量平衡方程嵌入损失函数，实现对模型的物理约束；将提取的特征与物理约束结果相结合，生成蒸散发量的时空分布图。基于GIS技术对时空分布图进行可视化显示，获取研究区域的蒸散发强度图和变化趋势图。解决了传统方法中缺乏物理一致性的问题，增强了普适性。
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公开(公告)号：CN118115824A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410174923.2
申请日：2024-02-07
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V20/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种水质变量浓度预测方法及系统，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：获取遥感影像；对所述遥感影像进行预处理；提取预处理后的遥感影像的影像特征；通过基于深度学习的ConvLSTM回归模型，根据所述影像特征，对水质变量浓度进行预测。在本发明中，通过遥感影像覆盖湖泊或河流，通过基于深度学习的ConvLSTM回归模型准确捕捉光谱反射率等影像特征与水质参数之间复杂的非线性关系，通过光谱反射率等影像特征准确评估水质变量浓度，监测湖泊或河流的水质动态变化，为评估湖泊或河流的水质提供可靠的水质变量参数。
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公开(公告)号：CN115392855A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210957566.8
申请日：2022-08-10
Abstract: 本发明公开了一种流域水环境大数据挖掘与业务决策支持系统，包括：数据资源分类模块，用于利用树状信息分类方法及网状信息分类方法对流域水环境数据进行分类；数据存储与交换模块，用于对流域水环境数据进行存储以及对不同网络来源的数据进行交换；接口模块，用于提供各种类型的数据接口和服务接口；数据挖掘与分析模块，用于利用数据分析技术和人工智能技术对流域水环境数据进行数据挖掘与分析，以实现水质预测和污染预警；集成模块，用于进行应用系统集成、界面集成、功能集成和数据集成，以实现统一的开放性可扩展水环境信息平台。本发明涉及流域水环境数据处理技术领域，可实现数据、功能、应用系统的汇集、分析、展示的成套支持体系。
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公开(公告)号：CN114386686B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202111659799.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSTM的流域水质短期预测方法，包括：构建基于改进LSTM的水质短期预测模型；其中，改进LSTM算法包括：一方面，在LSTM前端构建能够获取不同监测断面水质空间关联性的状态单元，提取不同监测断面水质的空间关联特征；一方面，将污染物在水体中运移的降解系数引入LSTM的权重更新机制，使LSTM中包含污染物运移信息；对构建的基于改进LSTM的水质短期预测模型进行训练；利用训练好的水质短期预测模型对流域水质进行短期预测，并对预测结果进行评估。本发明结合水环境的演变规律，构建改进的LSTM网络，用于流域水质短期预测，预测结果与水质实际变化具有高匹配性，模型具备较好的模拟能力。
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公开(公告)号：CN114066211B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111335290.1
申请日：2021-11-11
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明提供了一种流域水环境管理大数据平台，涉及大数据平台技术领域。本发明的流域水环境管理大数据平台部署在国家生态环境部云平台上包括：数据层，用于对流域水环境的数据进行采集、存储、分析以及共享；应用层，用于对大数据平台的系统应用进行管理、调度，以及辅助系统应用对流域水环境进行评估决策。本发明重点攻克了水环境多模集合模拟和流域水环境管理大数据平台构建等关键技术，构建流域水环境管理大数据平台，为流域水环境管理提供科学决策的准确依据，实现流域水环境管理向精细化转变的技术支撑，对推动流域水环境管理创新，提升管理水平，做好新常态下的流域水环境保护工作具有重大意义。
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