一种油菜涝渍灾害遥感监测系统及方法

    公开(公告)号:CN119180722B

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202411247500.5

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明涉及涝渍灾害技术领域,尤其涉及一种油菜涝渍灾害遥感监测系统及方法,本发明耦合新一代对地观测卫星观测手段,应用历史灾害数据和观测数据,识别作物涝渍灾害关键敏感参数,筛选油菜涝渍灾害监测评估指标,厘定指标参数,构建涝渍灾害监测评估模型;充分利用地面观测数据和卫星遥感数据的各自优势,利用微波卫星遥感数据与光学和热红外卫星遥感数据的优势,融合形成更高时间和空间分辨率的土壤水分含量和降水量数据产品;解决了现有技术中传统的涝渍灾害监测评估手段难以匹配当前复杂下垫面条件新的变化、难以满足现阶段对监测评估精准性与时效性新的需求等问题。

    一种油菜涝渍灾害遥感监测系统及方法

    公开(公告)号:CN119180722A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411247500.5

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明涉及涝渍灾害技术领域,尤其涉及一种油菜涝渍灾害遥感监测系统及方法,本发明耦合新一代对地观测卫星观测手段,应用历史灾害数据和观测数据,识别作物涝渍灾害关键敏感参数,筛选油菜涝渍灾害监测评估指标,厘定指标参数,构建涝渍灾害监测评估模型;充分利用地面观测数据和卫星遥感数据的各自优势,利用微波卫星遥感数据与光学和热红外卫星遥感数据的优势,融合形成更高时间和空间分辨率的土壤水分含量和降水量数据产品;解决了现有技术中传统的涝渍灾害监测评估手段难以匹配当前复杂下垫面条件新的变化、难以满足现阶段对监测评估精准性与时效性新的需求等问题。

    一种基于ARIMA-SVM模型的干旱预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116108961A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202211543020.4

    申请日:2022-12-02

    Abstract: 本发明提供的一种基于ARIMA‑SVM模型的干旱预测方法及系统,涉及干旱预测技术领域,包括根据时间序列和定阶后的ARIMA(p,d,q)模型,得到下一预设时间段内每一时刻的初始干旱指数;将多个初始干旱指数分别输入到残差预测模型中,得到每个初始干旱指数的残差预测值;确定同一时刻对应的初始干旱指数和残差预测值之和为预测干旱指数,得到下一预设时间段内的预测干旱指数序列,确定待预测区域在下一预设时间段内的干旱程度。本发明通过定阶后的ARIMA(p,d,q)模型对干旱程度进行预测,并利用支持向量机预测出ARIMA(p,d,q)模型的预测误差,提高了干旱预测的客观性。

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