一种基于遥感的流域洪涝受灾强度重现期推求方法

    公开(公告)号:CN116050647A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310118723.0

    申请日:2023-02-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于遥感的流域洪涝受灾强度重现期推求方法,包括:S1、获取研究区内长时序多源卫星遥感影像数据集和对应年份的JRC永久水体范围数据;S2、基于所述长时序多源卫星遥感影像数据和所述JRC永久水体范围数据,获取历史洪涝淹没范围图像;S3、获取与所述历史洪涝淹没范围图像对应时间的夜间灯光遥感影像数据;S4、基于所述夜间灯光遥感影像数据,构建时空一致夜间灯光遥感数据集;S5、根据所述历史洪涝淹没范围图像,利用所述时空一致夜间灯光遥感数据集,构建历史洪涝受灾强度夜光指数数据集;S6、基于所述历史洪涝受灾强度夜光指数数据集,利用广义极值分布的超越概率曲线拟合方法,推求洪涝受灾强度重现期。

    一种基于融合模型的地下水储量偏差降尺度方法

    公开(公告)号:CN115617935A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211271859.7

    申请日:2022-10-18

    Abstract: 本发明属于水文学、图像增强等交叉技术领域,提供了一种基于融合模型的地下水储量偏差降尺度方法,所述方法包括:利用双线性内插法将与地下水储量相关的各驱动变量由高分辨率重采样至低分辨率;采用融合模型构建驱动变量与目标变量的统计关系模型;采用统计关系模型所得陆地水储量偏差和残差,获得高分辨率的陆地水储量偏差;从高分辨率的陆地水储量偏差中减去地表水储量偏差,得到地下水储量偏差。本发明通过构建多种单一类型的机器学习模型和深度学习模型的融合模型,显著提高了传统单一类型模型对地下水储量偏差的降尺度精度,为区域或流域尺度地下水资源规划利用提供一定的参考。

    一种宽视域高分六号卫星影像地表水体智能制图方法

    公开(公告)号:CN112949414A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110153648.2

    申请日:2021-02-04

    Abstract: 本发明公开了一种宽视域高分六号卫星影像地表水体智能制图方法,在选择质量较高的宽视域高分六号遥感影像数据的基础上,基于网格划分的几何精校正和影像融合方法,得到宽视域2m分辨率8个波段高分六号融合影像数据,提出基于主成分分析和面向对象相结合开展影像多尺度快速分割,在分割对象尺度上,构建特征分类向量,基于空间网格选取时空代表性较高的水体/非水体训练样本,构建基于面向对象的深度神经网络地表水体智能制图模型,实现宽视域高分六号遥感影像地表水体自动化制图。本发明主要提升了宽视域影像几何精校正、多尺度分割以及地表水体智能提取的效率和精度,在洪涝监测、河湖监管以及水生态调查方面具有良好的应用潜力。

    一种基于关联维数的水文模型参数优选方法

    公开(公告)号:CN110647717B

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN201910886360.9

    申请日:2019-09-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于关联维数的水文模型参数优选方法,包括以下步骤:模拟等效流量序列的生成;模拟等效流量序列的相空间重建;关联积分的计算;logC(r)~logr曲线的生成;滞时τ~嵌入维数m~关联维数d联合曲线图的生成;观测流量序列与模拟等效流量序列关联维数值的估计;最优参数组合的确定。该方法在传统的单目标和多目标优化的基础上,构建新的目标函数——关联维数,通过观测和模拟流量系列关联维数值的拟合程度来区分模型生成的等效流量序列,解决异参同效问题,提高水文模型的预报精度。

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