公开(公告)号：CN117973836A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311720552.5

申请日：2023-12-14

Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) ,  中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 蔡俊飞 ,  肖禾 ,  赵伟 ,  周宏文 ,  王亚林 ,  汤曾伟 ,  李政 ,  敬定乾 ,  张义 ,  刘建 ,  夏定辉 ,  范文武 ,  陶培峰 ,  陈静 ,  肖涵丹

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供一种基于生态系统服务供需平衡的生态风险识别方法，包括：根据研究区确定生态服务类型，生态服务类型包括土壤保持、水源涵养、粮食服务和释氧服务；基于生态系统服务类型，计算得到研究区评估期间对应的生态系统服务供需值，采用归一化和加权叠加分析得到研究区生态系统服务供需综合评价指标；根据得到的生态系统服务供需综合评价指标，计算得到研究区生态服务供需比和协调度；根据供需比及协调度，利用趋势检验分析法分别得到评估期间供需比和协调度的变化趋势；基于供需比和协调度的变化趋势，对研究区的生态风险进行识别，得到生态风险识别结果。本发明能够充分考虑生态系统服务供需平衡的变化，提高生态风险识别的准确性。

公开(公告)号：CN117688511A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311775323.3

申请日：2023-12-22

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 杨艳青 ,  赵伟 ,  刘皓雯 ,  杨羽佳 ,  胥梦娇 ,  丁涛 ,  周天豪

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/243 ,  G06N3/084 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及遥感反演土壤水数据技术领域,具体地说是一种地理气候因子作用的多源卫星土壤水机器学习融合方法，包括关键驱动因子筛选，时空双维样本对构建，建模影响要素确定，样本分层与随机抽样，以及融合框架遴选与融合土壤水数据集生成，采用多源遥感土壤水数据集与不同地理气候环境数据集、地面站点观测数据相融合,构建充分考虑地理气候环境因子影响的多源卫星土壤水融合模型、获取高精度土壤水融合数据集的方法,是对当前多源土壤水数据融合与同化领域的有效补充。

公开(公告)号：CN115639979B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211123216.8

申请日：2022-09-15

Applicant: 河南大学 ,  中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 夏浩铭 ,  赵晓阳 ,  赵伟

IPC: G06F8/20 ,  G06F8/30 ,  G06F17/18

公开(公告)号：CN110516816A

公开(公告)日：2019-11-29

申请号：CN201910812200.X

申请日：2019-08-30

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 赵伟

IPC: G06N20/00 ,  G01J5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的全天候地表温度生成方法及装置，所述方法采用MODIS的工具MRT提取经遥感反演的MODIS数据集；并采用静止气象卫星数据、与ALOS卫星的DEM地形数据相结合，估算并得到地表入射太阳辐射；将相同的空间尺度的数据集进行空间聚合，与上述MODIS数据集作为机器学习训练数据集；通过随机森林模型构建地表温度关系模型；估算有云覆盖像元的地表真实温度；将有云覆盖像元的地表真实温度与无云覆盖像元的数据集相结合，生成全天候地表温度。本发明方法解决了当前热红外遥感易受云雾影响、地表温度产品存在大量空白缺值区域的问题，实现有云条件地表温度估算，为全天候地表温度产品生成提供重要的基础。

公开(公告)号：CN119691693B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510221624.4

申请日：2025-02-27

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 靳华安 ,  乔雨亭 ,  赵伟 ,  谢馨瑶

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06V10/60 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06N5/045 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合的植被光合有效辐射吸收率反演方法，包括：获取用于反演光合有效辐射吸收率的建模数据集；构建预训练的长短期记忆网络反演模型PreTLSTM，其中，预训练长短期记忆网络反演模型PreTLSTM通过训练集训练获得，训练集为基于土壤‑叶片‑冠层耦合模型SLC生成的建模数据；将预训练长短期记忆网络反演模型PreTLSTM作为源模型，通过卫星数据和实测数据构建迁移训练集，利用迁移训练集训练源模型，获取迁移训练反演模型TLLSTM；将建模数据集输入至迁移训练反演模型TLLSTM，获取植被光合有效辐射吸收率估算结果。本发明能够更好地捕捉遥感数据中复杂的生态与生物物理过程。

公开(公告)号：CN118154994B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410571300.9

申请日：2024-05-10

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 管续栋 ,  赵伟 ,  尹高飞 ,  孔博

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/13

Abstract: 本发明属于测绘遥感技术领域，涉及遥感图像土地分类精度评估抽样方法、装置及电子设备。该方法包括：将图像区域划分为若干个网格；获取遥感图像，得到土地分类图；确定分层所需的网格大小，得到网格总数；获取各个网格对应的Moran's I指数；确定单位面积的样本数量；根据样本数量、网格总数以及各个网格对应的Moran's I指数，将样本分配给各个网格。本发明通过各个网格对应的Moran's I指数表征景观异质性，评估了分层大小、样本数量和样本分配与景观异质性的关系，通过将土地分类精度结果与随机抽样策略进行了比较，结果表明，该方法能够有效地筛选出更具代表性的样本点，用于土地分类地图的精度评估。

公开(公告)号：CN118155068A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410272340.3

申请日：2024-03-11

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 管续栋 ,  赵伟 ,  杨艳青 ,  孔博

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/766 ,  G06V10/84

Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，涉及遥感影像混合像元解混方法、装置及电子设备，该方法包括获取高空间分辨率影像数据，得到土地特征图；根据土地特征图得到粗分辨率图像纯像元；采样得到各个土地类别分布对应的反射率；确定反射率的平均值与方差；构建混合像元的线性回归模型；计算包含若干个土地类别的粗分辨率图像像素的概率分布参数；确定各个土地类别的概率分布的条件期望；将反射率的平均值与方差代入条件期望，得到粗分辨率图像内各个土地类别对应的反射率的估算值。本发明不限于对单个图像进行解混，考虑粗像元在时间上的光谱变化，从混合像元内的元素中提取非线性趋势，并为后续STF模型提供现成的数据。

公开(公告)号：CN114880883A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210791660.0

申请日：2022-07-07

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 赵伟 ,  蔡俊飞 ,  周蕊 ,  欧毅 ,  骆剑承

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明属于遥感技术领域，具体涉及山地地表土壤水分遥感估算方法、装置及电子设备，其中方法包括步骤：获取时空无缝的地表温度数据与归一化植被指数数据；利用山地高程数据进行地形效应校正；计算温度植被干旱指数；构建第一非线性关系模型；确定第一山地地表土壤水分数据；重新构建地形效应校正后的山地地表温度数据和归一化植被指数数据与第一山地地表土壤水分数据之间的第二非线性关系模型；使用迭代求解获取第二山地地表土壤水分数据，直到不存在斑块效应。本发明实现了高分辨率和高准确度的山地地表土壤水分的反演；利用山地高程数据校正地表参数数据，降低了山地地形效应对地表参数数据特别是地表温度数据的影响。

公开(公告)号：CN111563228A

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN202010376101.4

申请日：2020-05-07

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 赵伟 ,  尹高飞

IPC: G06F17/10

Abstract: 本发明公开了基于地表入射短波辐射的山地地表反射率地形改正方法，包括粗分辨率静止气象卫星数据与高分辨率遥感数据空间匹配；MSG地表入射短波辐射产品空间降尺度；高分辨率遥感数据分层；不同数据层地表反射率数据地形效应改正；不同数据层地表反射率结果综合与最终改正结果生成。本发明通过耦合静止气象卫星数据反演获得粗分辨率地表入射短波辐射数据，通过空间降尺度获得高分辨率地表入射短波辐射数据，然后再对高分辨率卫星地表反射率进行地形辐射改正，通过同步考虑直射辐射和散射辐射，消除了传统方法在直射辐射较低或者缺失地区的过校正或者欠校正问题，为山地地表反射率数据有效开展山地环境监测提供了重要的前期数据处理方法基础。

公开(公告)号：CN119672092A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202510188618.3

申请日：2025-02-20

Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

Inventor： 靳华安 ,  刘洲阳 ,  谢馨瑶 ,  赵伟

IPC: G06T7/62 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明属于遥感技术领域，涉及融合多源数据的高空间分辨率植被叶面积指数估算方法。该方法包括基于物理辐射传输模型生成建模数据集、构建LSTM‑PGeff模型、构建经过迁移训练的LSTM‑TLeff模型与LSTM‑TLtrue模型，以及LAI遥感估算模型的封装、转换、拼接与保存。本发明通过使用辐射传输模型生成模拟数据，将迁移实测数据集知识用于深度学习训练以增加物理约束，提升了LAI遥感估算模型对复杂非线性回归关系的拟合能力，有效地提升了模型精度；生成的LAI产品具有高空间分辨率，降低了粗空间分辨率算法中由混合像元问题引起的不确定性，极大地保证了LAI遥感估算的精度。