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公开(公告)号：CN115507917A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211145763.6
申请日：2022-09-20
Applicant: 吉林建筑大学 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01F23/292 , G01N21/25 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的沼泽湿地水位监测方法，涉及遥感水文领域，本发明包括以下步骤：获取沼泽湿地的多源遥感数据；利用多源遥感数据基于随机森林分类算法，对沼泽湿地的水体分类提取，得到沼泽湿地水体数据；应用水体数据筛选落在水面的测高卫星轨迹，实现基于测高卫星监测水体水位的动态变化。本发明能够有效提供大范围沼泽水体水位数据在长时间变化趋势及空间变化趋势。
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公开(公告)号：CN115456847A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211145758.5
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所 , 吉林建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法，涉及湿地生态干旱遥感识别与评估领域。本发明包括以下步骤：基于多源遥感数据的湿地生态水文因子提取并分析湿地生态水文因子变化规律；根据湿地生态水文因子建立湿地生态干旱指数；基于湿地生态干旱指数对湿地生态干旱情况进行识别与评估。本发明为湿地水文信息的遥感获取提供了技术流程及思路，研究成果可为湿地生态干旱识别与评估提供技术手段及数据基础。
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公开(公告)号：CN117132139A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310548681.4
申请日：2023-05-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F16/21 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于湿地生态水文评估技术领域，公开了一种流域湿地干旱延缓功能量化评估方法、系统、设备及终端，获取水文气象观测数据和地理空间资料并进行预处理，建立流域模型数据库；构建耦合湿地模块的流域水文模型；采用PHYSITEL/HYDROTEL水文模型平台模拟湿地分布情景，获得河道径流量并提取流域干旱特征，利用流域水文模型进行流域湿地干旱延缓功能定量评估。本发明通过创建流域湿地干旱缓解功能的定量评估方法，可以定量揭示不同湿地面积和位置变化下流域水文干旱的演变特征，为实际的湿地恢复和保护提供支撑，明确给出湿地面积恢复多大以及在哪里恢复湿地可以在多大程度上缓解水文干旱等湿地恢复和保护中面临的实际问题。
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公开(公告)号：CN118095943A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410288079.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所 , 辽宁省抚顺水文局
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06Q50/06 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及农业水资源管理领域，公开了一种水稻生育期水分供需及其匹配度变化评估方法，包括以下步骤：S1、计算水稻生育期的有效降雨量；S2、根据作物系数和潜在蒸散量计算水稻的需水量；S3、评估水稻生育期的水土资源匹配指数；S4、计算水稻生育期的灌溉需水量。本发明可以准确评估水稻生育期内的水分供需状况，进而优化灌溉管理，节约用水，提高作物产量和品质。此外，通过科学的水土资源匹配指数评估，有助于实现水资源的可持续利用，对农业生产和水资源管理都具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117875068A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055447.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F16/29 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种耦合湿地水文‑水库调度的流域洪水模拟方法，包括以下步骤：获取水文气象观测数据和地理空间资料并预处理，建立流域水文模型数据库，对于水库上游流域，实现湿地水文模型的构建；利用湿地水文模型，以水库上游流域出口模拟的流量为水库的入库流量，在水库下游构建耦合湿地模块的流域水文模型，流域尺度湿地水文和水库运行的流域湿地‑水库水文模型，基于流域湿地‑水库水文模型，开展流域日尺度水文过程模型，提取洪水事件和洪水要素特征指标，完成耦合流域湿地水文‑水库调度的洪水模拟。本发明在模拟技术、模拟精度和洪水特征刻画上，可提供更为精确、可靠和具有较大使用前景的技术手段和发明结果。
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公开(公告)号：CN114240196B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111571718.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种基于水动力‑水质‑生态模型的湖泊多水源调控方法，涉及水源调控技术领域，包括获取数据、厘清湖泊水环境时空异质性的发生机制、建立模型、确定维持湖泊水生态健康的水质控制阈值、提出最佳多水源调控方案步骤。本发明，通过改进BLOOM模块，将浮游植物表征型纳入湖泊浮游植物竞争机制的模拟中，创建了适用于湖泊水环境模拟的水动力‑水质‑生态综合模型，提升了湖泊水环境模拟的精度，从而可以更好的精准确定湖泊水环境健康的水质控制目标；其次，利用多种水资源进行多水源综合调控，改善了湖泊水质的同时也提升了区域水资源的综合利用，本发明结果为查干湖水质管理提供科技支撑，同时也是践行“一湖一策”精准治理的要求。
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公开(公告)号：CN118470088A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410546658.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T7/62 , G01S13/89 , G01S13/88 , G06T17/05 , G06T7/13 , G06V20/05 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/46
Abstract: 本发明提供一种基于多源遥感数据的湿地洼地蓄水能力精确估算方法，涉及湿地洼地、蓄水能力估算技术领域。基于一种基于多源遥感数据的湿地洼地蓄水能力精确估算方法，包括以下步骤：S1.湿地洼地空间刻画，S2.湿地洼地中水面以上地形信息重建，S3.湿地洼地中水面以下地形信息估测，S4.湿地洼地水面与水位测高曲线构建及其蓄水能力估算。通过利用开源、低成本的全球DEM产品精确估算了湿地洼地蓄水能力，科学解决了获取效率低下、成本高昂的L iDAR DEM对大区域尺度或无实测地形资料区域的湿地洼地蓄水能力精确估算带来的挑战，且本发明提出的湿地洼地蓄水能力框架可代码模块化，在提高计算效率和节约成本上具有明显效果。
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公开(公告)号：CN114240196A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111571718.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种基于水动力‑水质‑生态模型的湖泊多水源调控方法，涉及水源调控技术领域，包括获取数据、厘清湖泊水环境时空异质性的发生机制、建立模型、确定维持湖泊水生态健康的水质控制阈值、提出最佳多水源调控方案步骤。本发明，通过改进BLOOM模块，将浮游植物表征型纳入湖泊浮游植物竞争机制的模拟中，创建了适用于湖泊水环境模拟的水动力‑水质‑生态综合模型，提升了湖泊水环境模拟的精度，从而可以更好的精准确定湖泊水环境健康的水质控制目标；其次，利用多种水资源进行多水源综合调控，改善了湖泊水质的同时也提升了区域水资源的综合利用，本发明结果为查干湖水质管理提供科技支撑，同时也是践行“一湖一策”精准治理的要求。
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公开(公告)号：CN120012588A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510114595.1
申请日：2025-01-24
Applicant: 吉林建筑大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及土壤水分数据领域，公开了基于机器学习的高空间分辨率多层土壤水分模拟方法，包括如下步骤，步骤S1，基于GEE平台利用ESTARFM模型进行大尺度多源遥感数据融合，从而获取高时空分辨率NDVI数据和LST数据；步骤S2，基于Extreme Gradient Boosting模型，结合再分析和实测数据进行0‑100cm深度土壤水分信息的估算；步骤S3，利用Pearson相关系数、均方根误差、偏异值和平均绝对误差等指标评价土壤水分模型精度，本发明在Google Earth Engine平台上实现增强型时空自适应反射融合模型，将MODIS衍生的NDVI和LST与Landsat衍生的NDVI和LST融合，每8天生成30m空间分辨率的NDVI和LST数据，以及其他土壤水分背景场数据，包括降水和土壤质地变量，并利用极端梯度增强模型与上述变量结合实测土壤湿度数据。
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