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公开(公告)号：CN119203065B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202411708204.0
申请日：2024-11-27
IPC: G06F18/27 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/214 , G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种基于CYGNSS卫星资料的中国区域土壤湿度遥感反演方法，步骤如下：S1，对收集的实测土壤湿度、延迟‑多普勒图、归一化植被指数和土地覆盖类型进行预处理；通过时空匹配，获取所有数据相匹配的建模样本；S2，以土壤湿度为目标变量，选取CYGNSS后沿斜率、入射角、地面高程、地表粗糙度和植被光学厚度作为特征变量，构建土壤湿度遥感模型；将建模样本分为训练集和测试集，并对土壤湿度遥感模型进行训练，保存最佳的土壤湿度遥感模型；S3，根据最佳的土壤湿度遥感模型，从CYGNSS后沿斜率及其相关的辅助数据中反演出每天的土壤湿度数据。本发明提高了星载GNSS‑R技术遥感监测土壤湿度的精度。
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公开(公告)号：CN119203065A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411708204.0
申请日：2024-11-27
IPC: G06F18/27 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/214 , G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种基于CYGNSS卫星资料的中国区域土壤湿度遥感反演方法，步骤如下：S1，对收集的实测土壤湿度、延迟‑多普勒图、归一化植被指数和土地覆盖类型进行预处理；通过时空匹配，获取所有数据相匹配的建模样本；S2，以土壤湿度为目标变量，选取CYGNSS后沿斜率、入射角、地面高程、地表粗糙度和植被光学厚度作为特征变量，构建土壤湿度遥感模型；将建模样本分为训练集和测试集，并对土壤湿度遥感模型进行训练，保存最佳的土壤湿度遥感模型；S3，根据最佳的土壤湿度遥感模型，从CYGNSS后沿斜率及其相关的辅助数据中反演出每天的土壤湿度数据。本发明提高了星载GNSS‑R技术遥感监测土壤湿度的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118409369B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202410470277.4
申请日：2024-04-18
Applicant: 国家气候中心
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明公开了一种用于估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法，包括历史台风数据预处理、利用台风风场模型重建西北太平洋历史台风风场并提取年最大风速序列、利用船舶海面风资料计算西北太平洋各网格年最大风速序列、利用卫星海面风资料计算西北太平洋各网格年最大风速序列、确定西北太平洋各网格最终年最大风速序列样本、利用不同极值分布模型和参数估计方法估算西北太平洋不同重现期极端风速等步骤，解决了西北太平洋年最大风速序列样本不足的问题，能够简单快速地提供西北太平洋海域不同重现期极端风速的空间分布，且该方法具有较强的普适性。采用该方法，可对海洋工程抗风参数设计提供基础依据，提高海洋工程运行的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN118409369A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410470277.4
申请日：2024-04-18
Applicant: 国家气候中心
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明公开了一种用于估算西北太平洋不同重现期极端风速的方法，包括历史台风数据预处理、利用台风风场模型重建西北太平洋历史台风风场并提取年最大风速序列、利用船舶海面风资料计算西北太平洋各网格年最大风速序列、利用卫星海面风资料计算西北太平洋各网格年最大风速序列、确定西北太平洋各网格最终年最大风速序列样本、利用不同极值分布模型和参数估计方法估算西北太平洋不同重现期极端风速等步骤，解决了西北太平洋年最大风速序列样本不足的问题，能够简单快速地提供西北太平洋海域不同重现期极端风速的空间分布，且该方法具有较强的普适性。采用该方法，可对海洋工程抗风参数设计提供基础依据，提高海洋工程运行的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN118862667A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410907462.5
申请日：2024-07-08
Applicant: 国家气候中心
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F9/50 , G06F18/241 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06F111/10 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于高分辨率风资源数据的风机布局方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请通过获取客户端发送的待布机区域信息；对待布机区域信息进行处理，生成带有标识信息的土地类型图像；对带有标识信息的土地类型图像进行处理，生成若干土地类型切片图像；获取与当前服务器所存储的与待布机区域的标识信息相匹配的初始风机布局计算模型；基于预设处理规则对初始风机布机计算模型进行处理，生成目标风机布局计算模型；基于目标风机布局计算模型对土地类型切片图像进行处理，生成待布机区域的风机发电潜力值；基于目标风机布局计算模型对风机发电潜力值进行处理，生成待布机区域的风机布机信息。
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公开(公告)号：CN118153640B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410587251.8
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的多源卫星有效波高融合方法，包括以下步骤：（1）构建多源卫星有效波高沿轨逐日数据集并进行预处理；（2）提取对应真实值和缺测值位置，构建对应位置的mask掩码数据集，构建基于ERA5的有效波高数据的训练集；（3）搭建改进的深度学习模型RA−PUNet；（4）基于步骤（2）的训练集，mask掩码数据集和RA−PUNet模型进行训练，得到最精确的建立波高场；（5）基于多源卫星高度计有效波高数据，建立出无缺测的海面有效波高融合数据集；本发明建立长序列多源海面有效波高格点融合资料，建立自主可控、精度一致的25km分辨率逐日有效波高融合数据集。
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公开(公告)号：CN118153640A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410587251.8
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的多源卫星有效波高融合方法，包括以下步骤：（1）构建多源卫星有效波高沿轨逐日数据集并进行预处理；（2）提取对应真实值和缺测值位置，构建对应位置的mask掩码数据集，构建基于ERA5的有效波高数据的训练集；（3）搭建改进的深度学习模型RA−PUNet；（4）基于步骤（2）的训练集，mask掩码数据集和RA−PUNet模型进行训练，得到最精确的建立波高场；（5）基于多源卫星高度计有效波高数据，建立出无缺测的海面有效波高融合数据集；本发明建立长序列多源海面有效波高格点融合资料，建立自主可控、精度一致的25km分辨率逐日有效波高融合数据集。
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