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公开(公告)号：CN116502748A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310338242.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及滑坡空间风险性预测技术领域，具体涉及一种融合多影响因素的滑坡空间风险性预警决策机制研究方法，通过获取区域历史滑坡数据，并与全面、丰富和准确的影响因子进行融合分析，构建滑坡空间风险性预测模型。在对滑坡高风险地区进行预警的同时，对不同的滑坡影响因素进行分析，综合考虑影响因子的贡献性、因子间的交互作用对滑坡的影响，了解不同滑坡的发生机理并总结滑坡的发生发育规律，为区域滑坡灾害的预警以及防灾减灾策略的制定提供理论和实际依据，通过利用机器学习模型或基于统计学和机器学习方法相耦合的模型，解决现有监测方法中工作量大、预警成本高以及无法实时监测的技术问题。
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公开(公告)号：CN117825415A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311752915.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及异常值探测和修正的GNSS双频组合观测值土壤湿度监测方法，属于GNSS干涉反射遥感及土壤湿度监测技术领域。本发明方法通过大地测量型接收机获取GNSS观测数据，提取伪距、载波相位、高度角、方位角和历元；线性组合GNSS双频观测值，利用低通滤波去除电离层延迟后得到双频组合多路径误差；截取大于待求参数个数的多路径误差，经间接平差求解各卫星的原始相位延迟；结合基于最小协方差行列式稳健估计和移动平均滤波探测并修正异常相位，提高相位延迟的质量；最后构建多星线性回归土壤湿度监测模型，实现多卫星的地表土壤湿度信息有效结合，顾及测站环境因素影响，又构建多星非线性土壤湿度监测模型进行对比，共同实现土壤湿度动态监测。
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公开(公告)号：CN116992363A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310835083.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及预测技术领域，具体涉及一种季节性野火易发性评价方法，首先通过收集及筛选历史野火样本，再利用CF算法构建全季节的CF野火易发性模型，基于此划定负样本选取区域并整合正负样本；其次，对不同时期内的正负样本划分训练集和测试集，基于XGBoost模型构建年度和不同季度的野火易发性预测模型，利用多个评价指标比较分析其合理性和预测性能；最后，利用SHAP全局解释性方法分析不同季节的易发性模型中因子影响程度差异，了解不同季节野火发生的概率以及可能的原因，从而提前采取相应的预防措施，以降低野火的发生率和危害，克服现有的机器学习方法进行各季节野火易发性预测时模型可解释性差以及难以确定主导因素的问题。
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公开(公告)号：CN117611990A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311379696.9
申请日：2023-10-23
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及桉树人工林技术领域，具体涉及基于ReliefF和ACO特征的桉树林面积提取方法，包括对林区进行普查，进行分类样本的选取，得到影像数据源；对影像数据源进行预处理，计算植被特征变量并堆栈，得到特征集；利用ReliefF算法对特征集选择特征子集，并利用ACO算法对特征子集进行搜索二次特征子集；将二次特征子集输入SNIC超像素分割算法分割，得到分割影像；基于堆栈集成学习模型对分割影像提取分类，得到分类结果；基于混淆矩阵对分类结果进行精度评定，并对精度进行验证，该方法结合ReliefF和ACO的特征优选方法搜索二次特征子集，减少信息冗余、提高分类精度，并通过SNIC超像素分割和堆栈集成学习进行桉树人工林提取，再次提高分类准确度。
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