一种土壤水分多尺度综合感知方法

    公开(公告)号:CN114120101B

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202111287264.6

    申请日:2021-11-02

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种土壤水分多尺度综合感知方法,本发明方法基于多源异构的土壤水分及其关联变量,通过时空重建技术生成高分辨率土壤水分关联变量;并基于高分辨率关联变量,采用深度置信网络DBN对土壤水分进行降尺度;最后基于像元分类的多规则误差校正方案,对降尺度土壤水分进行误差订正。和现有技术相比,本发明方法能够生成一种同时具备高分辨率、高精度且时空连续的土壤水分数据,并且本发明方法具有多尺度特性,可以适用于不同尺度范围下高质量土壤水分数据的生成。

    共享单车时空大数据挖掘分析方法及装置

    公开(公告)号:CN110033176A

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201910230572.1

    申请日:2019-03-26

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了共享单车时空大数据挖掘分析方法及装置,采用前端WebGIS与后端Django框架相结合,通过python数据处理以及分析,按照一定时间对共享单车的位置数据进行时空大数据的挖掘分析与展示,得到数据中蕴含的规律。本发明装置的系统主要包括数据层、应用支撑层、业务逻辑层和表现层。本发明根据获取到的实时的共享单车数据进行挖掘分析,从中得到城市热点区域,分析用户行为,给予商家指导建议,并且辅助城市规划决策,为智慧城市的建设增加一些参考信息。

    基于G函数和改进KD树的犯罪大数据点模式分析方法

    公开(公告)号:CN109977149A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910204662.3

    申请日:2019-03-18

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于G函数和改进KD树并行计算的犯罪大数据点模式分析方法,本发明针对当下犯罪大数据处理的需求,通过将改进的KD树并行计算结合最邻近距离点模式分析方法(G函数)提供了一种能快速地分析犯罪空间分布模式的方法——基于G函数和改进KD树并行计算的犯罪大数据点模式分析方法。该方法将空间中的犯罪点事件分簇构建KD树,并行计算每个KD树中犯罪点事件的最邻近距离,以起到化整为散,分块并行处理的效果,加快计算效率,提高计算资源的利用率。

    一种基于OD数据的共享单车投放点规划方法

    公开(公告)号:CN109902969A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910187700.9

    申请日:2019-03-13

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于OD数据的共享单车投放点规划方法,首先整理共享单车历史OD数据,得到流入流出格网数据;其中,OD数据是根据单车ID匹配出的单车起始位置经纬度数据和时间戳;然后设置阈值,对流出格网进行筛选,得到每天流出量大于阈值的网格坐标;接着对得到的一系列格网坐标进行聚类分析,得到初步的单车停放点;最后根据实际地物分布对步骤3中得到的单车停放点进行偏移,得到最终的单车停放点。本发明利用单车使用的历史数据,从用户的实际需求出发,综合多天的数据,通过聚类求出需求量较大的地方,这样就代表了理论上每天用车最多的地方。

    一种土壤水分多尺度综合感知方法

    公开(公告)号:CN114120101A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111287264.6

    申请日:2021-11-02

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种土壤水分多尺度综合感知方法,本发明方法基于多源异构的土壤水分及其关联变量,通过时空重建技术生成高分辨率土壤水分关联变量;并基于高分辨率关联变量,采用深度置信网络DBN对土壤水分进行降尺度;最后基于像元分类的多规则误差校正方案,对降尺度土壤水分进行误差订正。和现有技术相比,本发明方法能够生成一种同时具备高分辨率、高精度且时空连续的土壤水分数据,并且本发明方法具有多尺度特性,可以适用于不同尺度范围下高质量土壤水分数据的生成。

    基于F函数和改进KD树的犯罪大数据点模式分析方法

    公开(公告)号:CN109960702A

    公开(公告)日:2019-07-02

    申请号:CN201910203946.0

    申请日:2019-03-18

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于F函数和改进KD树并行计算的犯罪大数据点模式分析方法,本发明针对当下犯罪大数据处理的需求,通过将改进的KD树并行计算结合最邻近距离点模式分析方法(F函数)提供了一种能快速地分析犯罪空间分布模式的方法——基于F函数和改进KD树并行计算的犯罪大数据点模式分析方法。该方法将空间中的犯罪点事件分簇构建KD树,并行计算每个KD树中犯罪点事件的最邻近距离,以起到化整为散,分块并行处理的效果,加快计算效率,提高计算资源的利用率。

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