-
公开(公告)号：CN113486581B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110751738.1
申请日：2021-07-02
Applicant: 宁夏大学 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01J5/00 , G01N21/3504 , G01N21/359 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于地表温度估算技术领域，公开一种基于知识驱动和逻辑推理的机器学习地表温度估算方法、系统、存储介质及设备，首选根据专家知识进行和相应的传感器的波段设置建立相应推理模式，对单个方程4个未知数地表温度、大气透过率、地表发射率和大气平均作用温度如何获取进行逻辑推理，确定传感器进行地表温度反演的最佳波段组合，选择最佳的地表温度反演方案。有益效果：本发明提供一种基于专家知识驱动和逻辑推理的机器学习地表温度估算方法、系统、存储介质及设备，以克服传统方法需要获取关键参数作为先验知识从而影响反演精度的缺陷，同时也能克服在定标中存在的误差。
-
公开(公告)号：CN113761756B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111129554.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开一种表面温度高温和低温数据集重构方法，通过对不同天气进行划分，针对不同天气构建不同的近地面气温数据的估算模型计算每天的气温最大值和最小值以及平均气温，然后针对中国不同区域的自然条件构建不同区域的的温度校正模型进一步对最高温和最低以及平均温度进行校正和精度评价，从而构建最高温度、最低温度和平均气温数据集，在此基础上对对最高气温和最低气温的波动趋势分析；本发明区分了晴天和非晴天天气状态，采用多种评价指标对近地面气温的时空变化趋势进行分析，以CMFD数据和ERA5数据集作为再分析数据源，具有较高的空间分辨率和可靠的精度，可准确捕捉区域气温变化情况，便于气候相关分析和其他地表驱动因子的研究。
-
公开(公告)号：CN114417728A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210098610.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出基于温度和发射率及深度学习的近地表空气温度反演方法,包括建立热辐射传输方程、构建专家知识库、构建高精度数据库及计算反演结果并验证四个步骤，通过基于热辐射传输方程和先验知识建立专家知识库，通过辐射传输机理确定反演所需参数，从物理学角度出发，考虑近地表热量交互影响，并利用地表温度和发射率作为先验知识以及利用仿真数据和采集的高精度数据实现较高的反演精度，从而充分利用物理模型和深度学习的优点，将其进行结合，能够获得高精度的近地表气温反演结果，并采用DL‑NN算法来处理近地表气温反演的病态问题与处理不同季节和地区的近地表气温与大气平均作用温度之间的非线性关系，提高反演的精度，增加普适性。
-
公开(公告)号：CN119578604A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411492598.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种星球轨道变化对地球大气水汽变化影响的量化和预测方法及系统，包括：获取大气水汽数据集与辅助数据集；基于大气水汽数据集与辅助数据集分析确定影响大气水汽变化的若干种星球轨道变化；若干种星球轨道变化包括地球自转、月球绕地球公转、地球绕太阳公转与其它星球轨道变化；构建动态量化模型，基于动态量化模型获得若干种星球轨道变化对大气水汽变化的影响量化值；基于影响量化值确定每种星球轨道变化的贡献值；构建大气水汽预测模型并进行训练，通过大气水汽预测模型预测大气水汽含量。本发明为构建未来更加精密的气候模型提供了新的视角和理论支持，对于深入理解地球气候系统的复杂性至关重要。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114581791A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210202976.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开基于MODIS数据大气水汽含量反演方法及系统，包括获取遥感数据并构建辐射传输方程，通过辐射传输方程对所述遥感数据进行计算，得到通道亮度温度，通过利用深度学习神经网络模型对通道亮度温度进行反演计算，得到大气水汽含量反演结果。通过上述技术方案，本发明能够有效的提高大气水汽含量反演的精度。
-
公开(公告)号：CN119556375A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411492619.9
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G01W1/10 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种星球轨道变化对地球风场影响的量化方法和系统，包括：获取全球风速均值数据，基于小波变换和傅里叶变换分别对其进行时频分析和平均化分析；构建不同星球轨道在不同时间尺度下对地球风场影响的量化模型，获取预设时间段内不同星球轨道在不同时间尺度下对地球风场的影响结果；基于影响结果分别在各自一个周期内对全球风速均值的影响比例，获得不同星球轨道对地球风场影响的量化结果；基于长短期记忆网络构建不同时间尺度下的风速预测模型，对风速预测模型进行训练评估；基于评估结果，筛选出最优风速预测模型对全球风速变化趋势进行预测。本发明进一步深化了对地球气候系统变化机制的理解，为未来的气候变化研究提供更多参考。
-
公开(公告)号：CN118798019B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410758049.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种AI大小模型地表温度和发射率反演方法、系统及设备，反演方法包括：获取地球物理参数的反演数据集；基于所述反演数据集的数据驱动性，使用自动机器学习工具AutoKeras获得模型适配的最优神经网络架构并训练模型，基于最优神经网络架构，引入已训练的大模型作为教师模型；利用知识蒸馏技术，将所述教师模型的深层知识传递给小模型形成学生模型；将学生模型交互式地融入教师模型，组成联合优化模型，利用所述联合优化模型对待测地球物理参数进行反演。本发明通过自动化的模型架构选择和超参数调整，可以有效缩减模型开发周期和计算资源消耗，为遥感参数反演提供了一种高效且灵活的解决方案。
-
公开(公告)号：CN118916695A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410957160.9
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
IPC: G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明提出了一种全球干旱时空变化AI预测方法、系统及设备，包括：获取待预测区域的预测因子，其中所述预测因子包括：降水量、潜在蒸散发和地表温度；将所述预测因子输入预设的干旱时空变化预测模型中，获取干旱预测结果；其中，所述干旱时空变化预测模型基于WT‑LSTM模型构建，并基于构建的数据集进行训练获得，所述数据集包括：历史预测因子、历史SPEI指数和对应的历史干旱事件。本发明利用WT‑LSTM模型对综合考虑降水量、地表温度和潜在蒸散发等多因子数据进行深度学习，以预测干旱的趋势变化；从而进行更全面的干旱变化预测。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.038 seconds)
