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公开(公告)号：CN110428126A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910527468.9
申请日：2019-06-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源开放数据的城市人口空间化处理方法及系统，其中，所述方法包括：获取城市数据；对所述城市数据进行预处理，基于城市数据的预处理结果构建影响城市人口分布的社会经济以及自然环境数据集；基于主成分分析赋权法对所述社会经济以及自然环境数据集中的各个指标因子进行指标权重赋值；基于赋值后的所述社会经济以及自然环境数据集中的各个指标因子进行城市人口空间格式化处理，获得城市人口密度分布图。在本发明中，可以有效的根据社会经济以及自然环境要素进行人口空间化处理，且显著提高处理结果的精度。
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公开(公告)号：CN110428126B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201910527468.9
申请日：2019-06-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多源开放数据的城市人口空间化处理方法及系统，其中，所述方法包括：获取城市数据；对所述城市数据进行预处理，基于城市数据的预处理结果构建影响城市人口分布的社会经济以及自然环境数据集；基于主成分分析赋权法对所述社会经济以及自然环境数据集中的各个指标因子进行指标权重赋值；基于赋值后的所述社会经济以及自然环境数据集中的各个指标因子进行城市人口空间格式化处理，获得城市人口密度分布图。在本发明中，可以有效的根据社会经济以及自然环境要素进行人口空间化处理，且显著提高处理结果的精度。
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公开(公告)号：CN110458333A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910651238.3
申请日：2019-07-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于POIs数据的人口空间分布预测方法及系统，该方法包括：将待预测地区划分为q个格网，每个格网为预设面积的区域；统计所述q个格网内POIs的个数；将所述POIs的个数，作为输入变量，输入预设的BPNN模型；输出每个格网内人口分布预测结果。该方法采用POIs相比利用夜间灯光以及土地利用数据作为辅助数据的人口空间化研究空间精度大大提升；有助于实现快速、高空间分辨率的人口密度空间预测；并利用机器学习BPNN模型实现了人口的空间分布预测，预测结果精度较高。即：通过引入POIs作为单一的辅助数据，并利用BPNN模型实现人口的空间分布预测，可实现精细尺度的人口空间化预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629287A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810311965.0
申请日：2018-04-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种遥感影像地物分类方法，该遥感影像地物分类方法通过对原始高分辨率遥感影像的处理，将遥感影像分割成最佳尺度的地物碎片，基于CART算法抽取训练样本并生成决策树对地物碎片进行分类，最终生成地物分类遥感影像。基于本发明提供的遥感影像地物分类方法生成的地物分类遥感影像精度较高，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN109001127A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810557158.7
申请日：2018-06-01
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种土壤重金属含量空间预测方法，通过包括高光谱影像在内的辅助变量进行研究区土壤重金属含量空间预测，结合人工神经网络的非线性预测特点与克里格方法的线性预测特点，更好的通过采样点预测出研究区整体的土壤重金属含量空间分布，与现有的预测方法相比，预测结果更为接近实测值，可以更好的解释土壤重金属的空间变异性及其与辅助变量的线性及非线性关系，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN107860889A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201710865008.8
申请日：2017-09-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N33/24
CPC classification number: G01N33/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种土壤有机质的预测方法，包括：处理器从存储器获取目标区域中被测位置的与土壤有机质相关联的辅助变量数据，其中存储器存储有目标区域中各个位置的辅助变量数据；处理器将被测位置的辅助变量数据作为预先建立的极限学习机ELM模型的输入值计算得到被测位置的土壤有机质预测值。处理器从存储器获取被测位置的对应残差普通克里格插值，将被测位置的土壤有机质预测值与对应的残差普通克里格插值叠加求和得到被测位置的土壤有机质预测修正值。相应地，还公开了一种预测土壤有机质的设备。通过本发明实施例，可以提高土壤有机质的预测精度。
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公开(公告)号：CN108918815B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810301982.6
申请日：2018-04-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明提供一种土壤重金属风险预测方法，基于序贯条件模拟方法对目标区域内土壤的各种类重金属含量进行估计，并基于Hakanson潜在生态风险指数法综合各种重金属含量，生成可视化土壤重金属风险图。与传统的克里格插值法而言，序贯条件模拟方法更加能体现重金属分布的不确定性，克服传统克里格插值方法的平滑作用，具有更加良好的预测性；Hakanson潜在生态风险指数法可科学的综合各种土壤重金属含量，得出较为准确的评估风险；可较为直观的从可视化土壤重金属风险图中观测出高风险区域，并及时作出预防措施，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN108918815A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810301982.6
申请日：2018-04-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明提供一种土壤重金属风险预测方法，基于序贯条件模拟方法对目标区域内土壤的各种类重金属含量进行估计，并基于Hakanson潜在生态风险指数法综合各种重金属含量，生成可视化土壤重金属风险图。与传统的克里格插值法而言，序贯条件模拟方法更加能体现重金属分布的不确定性，克服传统克里格插值方法的平滑作用，具有更加良好的预测性；Hakanson潜在生态风险指数法可科学的综合各种土壤重金属含量，得出较为准确的评估风险；可较为直观的从可视化土壤重金属风险图中观测出高风险区域，并及时作出预防措施，具有良好的实用性。
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