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公开(公告)号：CN119026689B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411085919.5
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本申请公开了一种耕地退化驱动因素解析的方法、设备、介质及产品，涉及农业耕地数据分析技术领域，该方法包括获取目标区域的耕地退化驱动因素解析数据集；对该数据集进行栅格化处理，得到栅格数据；根据时间序列数据，采用CCM模型进行时间因果推理，得到每两个解释变量之间的基于时间的因果方向和因果关系值；根据空间数据，采用GCCM模型进行空间因果推理，得到每两个解释变量之间以及解释变量与耕地退化数据之间的基于空间的因果方向和因果关系值；根据基于时间和空间的因果方向和因果关系值作为已知关系，构建因果关系图；将因果关系图用于SCM模型中得到耕地退化解析结果。本申请可以提升耕地退化驱动因素解析的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118134323B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410249856.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于农业工程管理技术领域，涉及一种基于多源数据融合的高标准农田建设评价方法，本发明首先从土壤质地符合度和土壤养分符合度两方面综合分析目标农田建设项目的土质评价系数，其次综合考量到目标农田建设项目规划场地对应设定种植作物整个生长周期的气象条件情况，合理分析目标农田建设项目的气象评价系数，接着依据水质的质量和可利用性筛选出目标农田建设项目规划场地周边各灌溉合格水域，并从设施建造难度系数和灌溉资格评价系数有效分析目标农田建设项目的水利建造评价系数，综合评估目标农田建设项目的建设适宜性，实现土地土质、灌溉建设和气象条件的多维度和深层次的分析，为农田建设提供科学准确的决策依据。
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公开(公告)号：CN119026689A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411085919.5
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本申请公开了一种耕地退化驱动因素解析的方法、设备、介质及产品，涉及农业耕地数据分析技术领域，该方法包括获取目标区域的耕地退化驱动因素解析数据集；对该数据集进行栅格化处理，得到栅格数据；根据时间序列数据，采用CCM模型进行时间因果推理，得到每两个解释变量之间的基于时间的因果方向和因果关系值；根据空间数据，采用GCCM模型进行空间因果推理，得到每两个解释变量之间以及解释变量与耕地退化数据之间的基于空间的因果方向和因果关系值；根据基于时间和空间的因果方向和因果关系值作为已知关系，构建因果关系图；将因果关系图用于SCM模型中得到耕地退化解析结果。本申请可以提升耕地退化驱动因素解析的准确性。
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公开(公告)号：CN118656634B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411154774.X
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/2135 , G06N20/00 , G06N3/126 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本申请公开了一种面向机器学习空间预测模型的样点布设方法、设备及介质，涉及土壤监测技术领域，该方法包括获取目标区域内用于抽样的空间单元以及待采样点的样点布设数据集；根据空间单元的数量，对辅助变量数据进行主成分分析，得到辅助变量数据的主成分得分矩阵；将主成分得分矩阵中特征值大于设定阈值的主成分变量作为新的辅助变量，得到新辅助变量数据集，并计算各主成分变量的方差贡献率；根据各主成分变量的方差贡献率和样本量，计算等累计概率分层数，得到各变量不同数目分层数；以新辅助变量的多维分层交叉组合为基础，按照对每一种多维分层交叉组合的代表性设定优化目标函数；利用进化算法，求解优化目标函数，得到最优样点布设方案。
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公开(公告)号：CN118656634A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411154774.X
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/2135 , G06N20/00 , G06N3/126 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本申请公开了一种面向机器学习空间预测模型的样点布设方法、设备及介质，涉及土壤监测技术领域，该方法包括获取目标区域内用于抽样的空间单元以及待采样点的样点布设数据集；根据空间单元的数量，对辅助变量数据进行主成分分析，得到辅助变量数据的主成分得分矩阵；将主成分得分矩阵中特征值大于设定阈值的主成分变量作为新的辅助变量，得到新辅助变量数据集，并计算各主成分变量的方差贡献率；根据各主成分变量的方差贡献率和样本量，计算等累计概率分层数，得到各变量不同数目分层数；以新辅助变量的多维分层交叉组合为基础，按照对每一种多维分层交叉组合的代表性设定优化目标函数；利用进化算法，求解优化目标函数，得到最优样点布设方案。
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公开(公告)号：CN118134323A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410249856.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于农业工程管理技术领域，涉及一种基于多源数据融合的高标准农田建设评价方法，本发明首先从土壤质地符合度和土壤养分符合度两方面综合分析目标农田建设项目的土质评价系数，其次综合考量到目标农田建设项目规划场地对应设定种植作物整个生长周期的气象条件情况，合理分析目标农田建设项目的气象评价系数，接着依据水质的质量和可利用性筛选出目标农田建设项目规划场地周边各灌溉合格水域，并从设施建造难度系数和灌溉资格评价系数有效分析目标农田建设项目的水利建造评价系数，综合评估目标农田建设项目的建设适宜性，实现土地土质、灌溉建设和气象条件的多维度和深层次的分析，为农田建设提供科学准确的决策依据。
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