公开(公告)号：CN107862644A

公开(公告)日：2018-03-30

申请号：CN201711397601.0

申请日：2017-12-21

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘耀林 ,  张琰 ,  张扬 ,  王好峰 ,  刘以

IPC: G06Q50/26

CPC classification number: G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种面向“三线”冲突的分析和评价方法，属于土地利用规划领域。本发明提供的“三线”冲突诊断分析评价方法首先从土地利用总体规划、城市总体规划和环境保护规划中提取生态红线、耕地保护线和城市扩展边界线，并采用空间叠加分析方法得到“三线”冲突图斑，然后对“三线”冲突图斑的数量与结构、形态与格局以及驱动因子进行分析，最后对“三线”冲突图斑的生态用地适宜性、耕地适宜性和建设用地适宜性进行评价，求得“三线”冲突图斑的最佳适宜类。该方法既是一套诊断、分析、评价“三线”冲突的方法体系，也是分析、解决“三线”冲突的科学流程，其结果能够为解决“三线”冲突、实现国土空间统一规划提供依据。

公开(公告)号：CN106990056A

公开(公告)日：2017-07-28

申请号：CN201710263063.X

申请日：2017-04-20

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈奕云 ,  赵瑞瑛 ,  胡珊 ,  吴子豪 ,  郭凯 ,  刘以

IPC: G01N21/31

CPC classification number: G01N21/31

Abstract: 本发明公开了一种土壤全氮光谱估算模型校正样本集构建方法，首先测量土壤样本的可见‑近红外光谱数据和全氮含量数据；然后对光谱数据进行不同的光谱变换，对光谱变换后数据挑选校正样本集；最后利用偏最小二乘法建立土壤全氮含量估算模型。本发明方法与以往单纯采用土壤反射光谱进行Kennard‑Stone算法构建校正集样本的方法相比，构建的校正样本集更具有空间代表性，建立的全氮含量估测模型预测能力显著提高，为解决土壤光谱是土壤属性综合体现，难于构建最具目标组分代表性的校正样本集的问题提供了新思路。

公开(公告)号：CN107194054A

公开(公告)日：2017-09-22

申请号：CN201710345309.8

申请日：2017-05-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈奕云 ,  吴子豪 ,  刘以 ,  郭凯 ,  胡家蒙 ,  郭龙

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种顾及土壤有机碳密度空间异质性的克里格插值模型，结合土地利用信息降低空间异质性和空间异常值对普通克里格法的影响，且根据不同的趋势项函数，所述克里格插值模型包括虚拟变量回归克里格法、均值中心化克里格法和中位数中心化克里格法。并利用模型实现更高精度的SOCD预测和制图，最后根据模型评价指标值选择最佳预测方法及其预测结果。本发明的模型可靠性、预测合理性、预测精度和决定系数R2均显著提高；同时，模型实现了更高精度的SOCD空间制图，对实现精确农业和提高农业生产效率有重要意义。

公开(公告)号：CN107194054B

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201710345309.8

申请日：2017-05-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈奕云 ,  吴子豪 ,  刘以 ,  郭凯 ,  胡家蒙 ,  郭龙

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种顾及SOCD空间异质性的克里格插值模型构建方法，结合土地利用信息降低空间异质性和空间异常值对普通克里格法的影响，且根据不同的趋势项函数，所述克里格插值模型包括虚拟变量回归克里格法、均值中心化克里格法和中位数中心化克里格法。并利用模型实现更高精度的SOCD预测和制图，最后根据模型评价指标值选择最佳预测方法及其预测结果。本发明的模型可靠性、预测合理性、预测精度和决定系数R2均显著提高；同时，模型实现了更高精度的SOCD空间制图，对实现精确农业和提高农业生产效率有重要意义。

公开(公告)号：CN107132190A

公开(公告)日：2017-09-05

申请号：CN201710266715.5

申请日：2017-04-21

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈奕云 ,  卢延年 ,  郭龙 ,  刘以 ,  胡家蒙 ,  胡珊

IPC: G01N21/31 ,  G01N21/359 ,  G06F17/30 ,  G06F17/50

CPC classification number: G01N21/359 ,  G01N21/31 ,  G06F16/29 ,  G06F17/5009

Abstract: 本发明公开了一种土壤有机质光谱反演模型校正样本集构建方法，首先记录和测量实验区土壤样本的可见‑近红外光谱数据、土壤理化组分含量数据和地理空间数据，构建土壤可见‑近红外光谱‑理化组分含量‑地理信息数据库；然后基于多元信息的校正集样本优选方法，构建具有多元代表性的土壤可见‑近红外光谱反演校正集；接着对土壤数据进行预处理；最后构建基于土壤可见‑近红外光谱数据的土壤有机质偏最小二乘回归模型。本发明提升了校正样本集的代表性，预测模型具有很好的稳定性和预测能力，同时也降低了建模成本，提高了土壤有机质可见‑近红外光谱估算方法的实用性，同时也从校正样本集构建的角度为贫瘠土壤地区有机质高光谱反演提供了技术工具。