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公开(公告)号：CN113486581B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110751738.1
申请日：2021-07-02
Applicant: 宁夏大学 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01J5/00 , G01N21/3504 , G01N21/359 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于地表温度估算技术领域，公开一种基于知识驱动和逻辑推理的机器学习地表温度估算方法、系统、存储介质及设备，首选根据专家知识进行和相应的传感器的波段设置建立相应推理模式，对单个方程4个未知数地表温度、大气透过率、地表发射率和大气平均作用温度如何获取进行逻辑推理，确定传感器进行地表温度反演的最佳波段组合，选择最佳的地表温度反演方案。有益效果：本发明提供一种基于专家知识驱动和逻辑推理的机器学习地表温度估算方法、系统、存储介质及设备，以克服传统方法需要获取关键参数作为先验知识从而影响反演精度的缺陷，同时也能克服在定标中存在的误差。
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公开(公告)号：CN113849763A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110495449.X
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 宁夏大学
Abstract: 本发明属于农业风险评估技术领域，公开了一种冬小麦‑夏玉米干旱灾害风险评估方法、存储介质及终端，包括：获取冬小麦和夏玉米相关数据，构建包括干旱危险性评估模型、承灾体暴露性模型、环境敏感性模型、防灾减灾能力模型的干旱灾害综合风险评估模型，进行冬小麦‑夏玉米干旱灾害风险评估。本发明基于遥感和GIS技术，依据自然灾害风险理论，针对作物在不同发育阶段抵御干旱能力的差异，综合考虑致灾因子危险性、承载体暴露性、环境敏感性、防灾减灾能力等因素，对河北省冬小麦‑夏玉米主产区的作物干旱进行了风险分析和风险区划，有效的识别农业旱灾高风险区，服务于农业生产实践，并为制定科学的防灾减灾措施提供理论依据。
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公开(公告)号：CN118296941A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410387296.0
申请日：2024-04-01
Applicant: 宁夏大学 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01D21/02
Abstract: 本发明属于环境检测领域，公开了一种被动微波土壤水分和地表温度协同反演的方法、系统、存储介质及设备，方法为：S1利用模型获取模型仿真模拟数据作为样本数据集；S2获取同化产品数据作为训练CNN的样本；S3搭建适用于土壤水分和地表温度反演的深度学习神经网络；S4改变隐含层和隐含节点组合的CNN训练精度分析；S5改变隐含层和隐含节点组合的CNN训练精度分析；S6重复第四步和第五步；S7利用实测站点数据对训练好的CNN进行精度验证，并输出反演结果。该发明利用地表温度和土壤水分作为先验知识，反复迭代降低误差利用地表温度和土壤水分互为先验知识，克服地表温度和土壤水分单独反演方法的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283155A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110301023.6
申请日：2021-03-22
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 宁夏大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于近地表气温估算技术领域，公开了一种近地表气温估算方法、系统、存储介质及设备，获取与近地表空气温度相关4个的必选卫星数据反演参数和地面气象站点可以获取的7个备选参数，并对数据进行预处理；采用快速傅里叶变换将各类观测要素的时间序列信息进行快速转换，提取与气象站点气温相关的气象要素间的公共周期；构建长短期记忆神经网络LSTM，并将得到的公共周期与估算时间作为数据组对长短期记忆网络进行训练，得到估算温度；确定估算模型精度评价指标，构建基于FFT‑LSTM神经网络的气温估算模型，估算近地表气温，并对模型进行精度评价。本发明使得模型有较好的估算效果和较高精度，弥补气象站点区域分布不均的缺陷。
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公开(公告)号：CN113486581A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110751738.1
申请日：2021-07-02
Applicant: 宁夏大学 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明属于地表温度估算技术领域，公开一种基于知识驱动和逻辑推理的机器学习地表温度估算方法、系统、存储介质及设备，首选根据专家知识进行和相应的传感器的波段设置建立相应推理模式，对单个方程4个未知数地表温度、大气透过率、地表发射率和大气平均作用温度如何获取进行逻辑推理，确定传感器进行地表温度反演的最佳波段组合，选择最佳的地表温度反演方案。有益效果：本发明提供一种基于专家知识驱动和逻辑推理的机器学习地表温度估算方法、系统、存储介质及设备，以克服传统方法需要获取关键参数作为先验知识从而影响反演精度的缺陷，同时也能克服在定标中存在的误差。
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公开(公告)号：CN113283155B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110301023.6
申请日：2021-03-22
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 宁夏大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于近地表气温估算技术领域，公开了一种近地表气温估算方法、系统、存储介质及设备，获取与近地表空气温度相关4个的必选卫星数据反演参数和地面气象站点可以获取的7个备选参数，并对数据进行预处理；采用快速傅里叶变换将各类观测要素的时间序列信息进行快速转换，提取与气象站点气温相关的气象要素间的公共周期；构建长短期记忆神经网络LSTM，并将得到的公共周期与估算时间作为数据组对长短期记忆网络进行训练，得到估算温度；确定估算模型精度评价指标，构建基于FFT‑LSTM神经网络的气温估算模型，估算近地表气温，并对模型进行精度评价。本发明使得模型有较好的估算效果和较高精度，弥补气象站点区域分布不均的缺陷。
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公开(公告)号：CN118798019A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410758049.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种AI大小模型地表温度和发射率反演方法、系统及设备，反演方法包括：获取地球物理参数的反演数据集；基于所述反演数据集的数据驱动性，使用自动机器学习工具AutoKeras获得模型适配的最优神经网络架构并训练模型，基于最优神经网络架构，引入已训练的大模型作为教师模型；利用知识蒸馏技术，将所述教师模型的深层知识传递给小模型形成学生模型；将学生模型交互式地融入教师模型，组成联合优化模型，利用所述联合优化模型对待测地球物理参数进行反演。本发明通过自动化的模型架构选择和超参数调整，可以有效缩减模型开发周期和计算资源消耗，为遥感参数反演提供了一种高效且灵活的解决方案。
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公开(公告)号：CN118798019B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410758049.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种AI大小模型地表温度和发射率反演方法、系统及设备，反演方法包括：获取地球物理参数的反演数据集；基于所述反演数据集的数据驱动性，使用自动机器学习工具AutoKeras获得模型适配的最优神经网络架构并训练模型，基于最优神经网络架构，引入已训练的大模型作为教师模型；利用知识蒸馏技术，将所述教师模型的深层知识传递给小模型形成学生模型；将学生模型交互式地融入教师模型，组成联合优化模型，利用所述联合优化模型对待测地球物理参数进行反演。本发明通过自动化的模型架构选择和超参数调整，可以有效缩减模型开发周期和计算资源消耗，为遥感参数反演提供了一种高效且灵活的解决方案。
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