公开(公告)号：CN117217556B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202311164190.6

申请日：2023-09-11

Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

Inventor： 孙晓 ,  刘清华

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明提出一种多指标间权衡的生产可能性边界生成及阈值识别方法，包括：S1，计算目标指标在不同土地利用类别的指标值；S2，计算约束指标在不同土地利用类别的指标值；S3，设置锁定数据；S4，生成约束指标的目标列表；S5，生成生产可能性边界以及优化景观格局；S6，识别生产可能性边界的阈值。本发明以获得生态系统服务的最大值为目标生成权衡边界，能在不同空间尺度上进行景观组成和景观配置调整优化的研究，寻求全局最优解，比当前方法更具有灵活性、可靠性和普适性。

公开(公告)号：CN119091157A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411163133.0

申请日：2024-08-23

Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

Inventor： 孙晓 ,  王晨睿 ,  夏浪 ,  杨鹏 ,  余强毅 ,  谷俊伟

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提出一种基于全分辨率神经网络模型的城乡空间识别方法，包括：S1，对指标数据集进行预处理，所述指标数据集包括不同分辨率流；S2，准备掩码数据并进行预处理；S3，对指标数据集和掩码数据进行数据增强与裁切；S4，构建FR‑Net模型，该模型接收所有类型的不同分辨率流，集成不同分辨率的流，并保留高分辨率的特征；S5，将步骤S3获得的所述指标数据集划分为训练集和验证集，进行模型训练；S6，使用训练好的模型进行预测。本发明还对应一种基于全分辨率神经网络模型的城乡空间识别系统。本发明能够集成不同分辨率的流，并保留高分辨率的特征。克服了现有高质量训练集缺乏以及数据分辨率要求较高的问题。

公开(公告)号：CN117217556A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311164190.6

申请日：2023-09-11

Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

Inventor： 孙晓 ,  刘清华

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明提出一种多指标间权衡的生产可能性边界生成及阈值识别方法，包括：S1，计算目标指标在不同土地利用类别的指标值；S2，计算约束指标在不同土地利用类别的指标值；S3，设置锁定数据；S4，生成约束指标的目标列表；S5，生成生产可能性边界以及优化景观格局；S6，识别生产可能性边界的阈值。本发明以获得生态系统服务的最大值为目标生成权衡边界，能在不同空间尺度上进行景观组成和景观配置调整优化的研究，寻求全局最优解，比当前方法更具有灵活性、可靠性和普适性。