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公开(公告)号：CN116029211A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310031124.5
申请日：2023-01-10
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的农业气象遥感关键参数联合反演方法,包括：构建基于辐射能量平衡方程的物理方法，通过MODTRAN模型模拟辐射传输过程，获得物理方程组的解；基于所述物理方法构建高精度统计方法，获取相关卫星产品数据、同化模型的高精度数据、地面气象观测数据和卫星BT数据，构建高精度统计大数据库；基于所述物理方程组的解结合所述高精度统计方法的解，进行DL的训练并构建DL测试数据库，将所述地表温度、所述发射率和所述近地表空气温度作为先验知识，反演所述大气水汽的含量，通过反复交叉迭代获取优化后的所述物理方程组的解和所述高精度统计方法。
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公开(公告)号：CN113283155A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110301023.6
申请日：2021-03-22
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 宁夏大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于近地表气温估算技术领域，公开了一种近地表气温估算方法、系统、存储介质及设备，获取与近地表空气温度相关4个的必选卫星数据反演参数和地面气象站点可以获取的7个备选参数，并对数据进行预处理；采用快速傅里叶变换将各类观测要素的时间序列信息进行快速转换，提取与气象站点气温相关的气象要素间的公共周期；构建长短期记忆神经网络LSTM，并将得到的公共周期与估算时间作为数据组对长短期记忆网络进行训练，得到估算温度；确定估算模型精度评价指标，构建基于FFT‑LSTM神经网络的气温估算模型，估算近地表气温，并对模型进行精度评价。本发明使得模型有较好的估算效果和较高精度，弥补气象站点区域分布不均的缺陷。
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公开(公告)号：CN118780173A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410960013.7
申请日：2024-07-17
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明涉及土壤参数技术领域，特别是涉及AI大模型土壤水分和温度反演方法、系统及电子设备，方法包括：采集研究区域的多源数据；将多源数据输入预设的土壤水分和地表温度神经网络迭代反演模型中，获取研究区域的土壤水分和地表温度的反演结果，其中，土壤水分和地表温度神经网络迭代反演模型基于多源数据库训练获得，多源数据库包括遥感影像数据、裸土和植被仿真模拟数据、同化数据和站点数据；土壤水分和地表温度神经网络迭代反演模型基于神经网络构建。本发明利用物理模型和统计方法建立多源数据库训练神经网络，以树状结构建立嵌套的大‑小模型反演框架，大大提高了被动微波反演土壤水分和地表温度的精度，克服了以往反演算法的不足。
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公开(公告)号：CN113283155B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110301023.6
申请日：2021-03-22
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 宁夏大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于近地表气温估算技术领域，公开了一种近地表气温估算方法、系统、存储介质及设备，获取与近地表空气温度相关4个的必选卫星数据反演参数和地面气象站点可以获取的7个备选参数，并对数据进行预处理；采用快速傅里叶变换将各类观测要素的时间序列信息进行快速转换，提取与气象站点气温相关的气象要素间的公共周期；构建长短期记忆神经网络LSTM，并将得到的公共周期与估算时间作为数据组对长短期记忆网络进行训练，得到估算温度；确定估算模型精度评价指标，构建基于FFT‑LSTM神经网络的气温估算模型，估算近地表气温，并对模型进行精度评价。本发明使得模型有较好的估算效果和较高精度，弥补气象站点区域分布不均的缺陷。
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