-
公开(公告)号:CN116206211A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310061696.8
申请日:2023-01-13
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06V10/58
Abstract: 本发明提出了一种综合时序遥感信息和KL‑divergence的地物类型识别方法,在研究区提取各类地物的样本数据,并选择地物类型的序列遥感参数;利用样本点从序列遥感参数中提取对应的参数值形成每一类地物的标准序列曲线;以待分类像元所对应序列遥感参数值为另一个分布数据,与各类地物的标准序列曲线所对应的分布结合,基于KL‑divergence公式计算待分类地物的像元的KL值,形成KL图层;比较每个像元对应的n个KL值,将该像元归属于最小KL值所对应的地类类别。本发明充分利用了地物在序列上的变化特征,紧密结合在测量概率分布相似性方面有明显优势的KL‑divergence,从而可以更好地分类识别地物类型,提高识别精度。
-
公开(公告)号:CN107067075B
公开(公告)日:2021-09-28
申请号:CN201610883903.8
申请日:2016-10-11
Applicant: 河南大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人工蜂群算法的城市土地生态安全空间探测模型,包括人工蜂群算法、目标函数、模型结构设计,随着社会经济的快速发展,城市不断向周边扩张,吞噬城市周边生态良好的土地,导致人地矛盾日益突出,引发了土地资源短缺、水土流失、生态恶化以及环境污染等一系列生态安全问题。城市作为受人类活动干扰最为剧烈的生态系统,其维护城市生态安全稳定对于城市及区域的发展非常重要。因此,进行城市土地生态安全的空间探测和评估对于缓解区域和城市的人地矛盾,协调人口、资源与环境的矛盾具有重要的意义,本发明的目的在于为城市土地安全研究提供新的方法和技术途径。
-
公开(公告)号:CN117408418A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311338210.7
申请日:2023-10-16
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06V20/10 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种基于遥感大数据的区域综合生态环境质量评价方法和系统。该方法包括:步骤1:基于已有的生态环境影响指标体系中的指标,反演遥感指标体系中的指标;步骤2:采用全序列动态无量纲化方法去除所述遥感指标体系中的指标的量纲,得到无量纲遥感指标;步骤3:引入第一主成分PC1中的特征向量的方向控制变量,根据所述方向控制变量对所有无量纲遥感指标进行耦合,得到综合生态环境质量指数;步骤4:针对目标遥感数据中的每个像元,采用多时相均值法计算该像元在研究期内的综合生态环境质量指数的平均值,使用该平均值来表征该像元对应区域的综合生态环境质量状态。
-
公开(公告)号:CN116484298A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310471050.7
申请日:2023-04-27
Applicant: 河南大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/241 , G01N33/24
Abstract: 本发明提供一种基于土壤侵蚀发生概率的土壤侵蚀风险评估方法,包括如下步骤:第一、数据预处理,将研究区获取到的降水数据、NDVI数据、DEM数据、土地利用数据和土壤数据在投影和坐标系上配准;第二、根据数据制备研究区多年土壤侵蚀模数分布图;第三、根据土壤侵蚀模数分布图获得研究区多年土壤侵蚀强度及不同土壤侵蚀强度出现频率;第四对研究区土壤侵蚀风险进行评估。本发明所提供的土壤侵蚀风险评估方法结合了土壤侵蚀强度等级和土壤侵蚀发生的概率,得到土壤侵蚀发生后的期望值,弥补了以往土壤侵蚀风险评估直接使用土壤侵蚀量或者土壤侵蚀强度代替土壤侵蚀风险而没有考虑土壤侵蚀发生概率的缺点。
-
公开(公告)号:CN103729835B
公开(公告)日:2016-08-17
申请号:CN201310742772.8
申请日:2013-12-26
Applicant: 河南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于中高分辨率遥感的植被参数拟合方法,由于所使用的粗分辨率遥感数据容易获取,且时间分辨率很高,并有免费共享的数据和产品;又利用了不同植被类型生长发育规律的差异,以及同一类型植被内部的生长发育规律的差异。当研究迫切需要某一时间上的植被参数,但只能获得另一时间的遥感数据,则该方法可以模拟所需要时间上的植被遥感参数,丰富遥感研究手段;由于中高分辨率遥感用于区域尺度的研究,该方法可以使研究区不同时间获取的遥感数据统一到研究所需要的时间上,从而得到同一个时间覆盖整个研究区的遥感数据。能再现所需时间上的无云中高分辨率遥感数据,为植被遥感的相关研究工作,如生态遥感、环境遥感和农业遥感等,提供必要的数据支持。
-
公开(公告)号:CN103729835A
公开(公告)日:2014-04-16
申请号:CN201310742772.8
申请日:2013-12-26
Applicant: 河南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于中高分辨率遥感的植被参数拟合方法,由于所使用的粗分辨率遥感数据容易获取,且时间分辨率很高,并有免费共享的数据和产品;又利用了不同植被类型生长发育规律的差异,以及同一类型植被内部的生长发育规律的差异。当研究迫切需要某一时间上的植被参数,但只能获得另一时间的遥感数据,则该方法可以模拟所需要时间上的植被遥感参数,丰富遥感研究手段;由于中高分辨率遥感用于区域尺度的研究,该方法可以使研究区不同时间获取的遥感数据统一到研究所需要的时间上,从而得到同一个时间覆盖整个研究区的遥感数据。能再现所需时间上的无云中高分辨率遥感数据,为植被遥感的相关研究工作,如生态遥感、环境遥感和农业遥感等,提供必要的数据支持。
-
公开(公告)号:CN117408418B
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202311338210.7
申请日:2023-10-16
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06V20/10 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种基于遥感大数据的区域综合生态环境质量评价方法和系统。该方法包括:步骤1:基于已有的生态环境影响指标体系中的指标,反演遥感指标体系中的指标;步骤2:采用全序列动态无量纲化方法去除所述遥感指标体系中的指标的量纲,得到无量纲遥感指标;步骤3:引入第一主成分PC1中的特征向量的方向控制变量,根据所述方向控制变量对所有无量纲遥感指标进行耦合,得到综合生态环境质量指数;步骤4:针对目标遥感数据中的每个像元,采用多时相均值法计算该像元在研究期内的综合生态环境质量指数的平均值,使用该平均值来表征该像元对应区域的综合生态环境质量状态。
-
公开(公告)号:CN117314196B
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202311344916.4
申请日:2023-10-18
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06F18/2113
Abstract: 本发明公开一种综合生态环境质量评价指标体系的构建方法,针对RSEI指标体系适用性、普适性不足和指标体系不完善的问题,本发明通过引入RSEI和生态指数EI两个因变量,分别利用随机森林算法对生态环境质量评价指标的特征进行重要性排序,结合随机森林袋外数据精度,获得两组优选指标,取两组优选指标的并集建立区域综合生态环境质量指标体系。经验证,该指标体系构建方法能够根据区域特征实现评价指标优选,解决了RSEI指标体系适用性、普适性不足的问题,也能够综合考虑多种生态环境影响因素,在一定程度上完善了RSEI的指标体系。
-
公开(公告)号:CN117314196A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311344916.4
申请日:2023-10-18
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06F18/2113
Abstract: 本发明公开一种综合生态环境质量评价指标体系的构建方法,针对RSEI指标体系适用性、普适性不足和指标体系不完善的问题,本发明通过引入RSEI和生态指数EI两个因变量,分别利用随机森林算法对生态环境质量评价指标的特征进行重要性排序,结合随机森林袋外数据精度,获得两组优选指标,取两组优选指标的并集建立区域综合生态环境质量指标体系。经验证,该指标体系构建方法能够根据区域特征实现评价指标优选,解决了RSEI指标体系适用性、普适性不足的问题,也能够综合考虑多种生态环境影响因素,在一定程度上完善了RSEI的指标体系。
-
公开(公告)号:CN116522653A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310515156.2
申请日:2023-05-06
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及土壤侵蚀遥感监测技术领域,具体涉及一种基于最大潜在侵蚀的土壤侵蚀控制度遥感评估方法,该方法包括:数据准备与处理,现状土壤侵蚀模数、最大可能土壤侵蚀模数以及土壤侵蚀控制度的确定,其中,将某一区域在可能发生最严重的水土流失的情况下的土壤侵蚀模数,确定为最大可能土壤侵蚀模数,使用土壤侵蚀通用模型(USLE)计算最大可能土壤侵蚀与现状土壤侵蚀模数,将最大可能土壤侵蚀模数与现状土壤侵蚀模数之间的差值与最大可能土壤侵蚀模数之比,确定为土壤侵蚀控制度,使土壤侵蚀控制度衡量土壤治理潜力更具有代表性与推广性,提高了土壤侵蚀控制程度评估的效率,为进一步调整土壤侵蚀治理措施提供重要参考。
-
-
-
-
-
-
-
-
-