基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN116994072A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311245510.0

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本申请提供了一种基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质,涉及遥感影像技术领域,该方法包括获取待检测遥感影像,并进行预处理;其中,待检测遥感影像包括Landsat8/9遥感影像;基于预先选取的样本数据计算归一化植被指数、改进归一化差异水体指数、穗帽变换的湿度分量和绿度分量;根据归一化植被指数、改进归一化差异水体指数、穗帽变换的湿度分量和绿度分量构建决策树分类模型;通过决策树分类模型对预处理后的待检测遥感影像进行监测分析,得到湿地提取结果。本申请解决了现有技术主要以湖泊、河流湿地等水体的提取为主、部分湿地类型如沼泽与植被容易混淆,提取精度不够理想的问题,提升了湿地提取的精度。

    暴雨频率信息的预测方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN116304539A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310565851.X

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 本申请提供了一种暴雨频率信息的预测方法、装置、设备和介质,涉及数据处理技术领域,该方法包括:获取多组待处理暴雨数据,对待处理暴雨数据进行处理确定变差系数和偏态系数,通过平方和准则适线法进行自动适线,确定目标变差系数和目标偏态系数,进而计算不同频率的设计雨量,结合经验点据绘制单时段暴雨频率图;获取预先确定的重现期,基于重现期提取不同时段的设计雨量,输出暴雨频率表;基于各单时段暴雨频率按照时段顺序绘制多时段暴雨频率图,并在各时段暴雨频率存在数据交叉时给出交叉数据异常提示。本申请可以有效避免漏检、少检的情况,提升了暴雨频率信息的准确性。

    长时序水体变化分析方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118298314A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410491478.2

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明提供了一种长时序水体变化分析方法、装置、电子设备及存储介质,涉及数据处理技术领域,本发明能够获取多源卫星遥感数据和气象数据;对多源卫星遥感数据进行云检测、水体识别和无效数据剔除,得到带有云覆盖率的多个有效水体识别数据;基于预设的筛选条件,从各个有效水体识别数据中选取预设时间范围内每日的最优水体识别数据,得到目标水体识别数据;基于目标水体识别数据和气象数据进行水体变化与气候条件的相关性分析,得到相关性评价结果。这样采用多源卫星遥感数据进行水体识别,并基于云覆盖率最低的筛选条件选出每日的最优水体识别数据,实现了自动化订正,降低了人工成本,并进一步实现了水体变化与气候条件的相关性分析。

    基于决策树算法的水生植被自动分类方法、装置及服务器

    公开(公告)号:CN117612002A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311585520.9

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于决策树算法的水生植被自动分类方法、装置及服务器,包括:获取研究区域对应的Landsat8OLI影像数据;调用决策树节点阈值参数接口,以调整水生植被分类决策树算法插件对应的目标决策树节点阈值参数;通过目标水生植被分类插件,基于Landsat8OLI影像数据和调整后的目标决策树节点阈值参数,对研究区域内的水生植被进行识别分类处理,得到研究区域对应的水生植被分类结果。本发明支持阈值参数的调整与分类结果的自动生成,提升基Landsat8OLI影像数据水生植被分类算法的效率。

    基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN116994072B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311245510.0

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本申请提供了一种基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质,涉及遥感影像技术领域,该方法包括获取待检测遥感影像,并进行预处理;其中,待检测遥感影像包括Landsat8/9遥感影像;基于预先选取的样本数据计算归一化植被指数、改进归一化差异水体指数、穗帽变换的湿度分量和绿度分量;根据归一化植被指数、改进归一化差异水体指数、穗帽变换的湿度分量和绿度分量构建决策树分类模型;通过决策树分类模型对预处理后的待检测遥感影像进行监测分析,得到湿地提取结果。本申请解决了现有技术主要以湖泊、河流湿地等水体的提取为主、部分湿地类型如沼泽与植被容易混淆,提取精度不够理想的问题,提升了湿地提取的精度。

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