一种基于Stacking集成学习的果树叶片氮含量估算方法

    公开(公告)号:CN113761790B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202110849618.5

    申请日:2021-07-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于Stacking集成学习的果树叶片氮含量估算方法,采用全新逻辑处理过程设计,在果树树叶片生长成熟、且生化组分稳定时期,基于采样位置的遥感影像光谱,结合对应预设各类光谱植被指数的数据值,以及采样位置所对应的氮含量,针对指数分别与氮含量之间的预设类型相关系数的分析,获得各个目标光谱植被指数,进而据此结合预设逻辑下的模型训练过程,构建获得目标区域所对应的果树叶片氮含量估算器,进而在实际应用中,应用果树叶片氮含量估算器,实现对目标区域中目标位置果树叶片氮含量的估算,整个设计方案实现遥感影像光谱特征的有效综合,克服单一模型数据特征提取的局限,同时增强模型的泛化能力,并且能够对果园形成长周期、大范围的观测,减少了传统化学检测方法人力和时间的消耗,极大地节约了监测成本。

    一种基于K-medoids算法的地理适宜性分类方法

    公开(公告)号:CN109255365B

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN201810831274.3

    申请日:2018-07-26

    Applicant: 河海大学

    Inventor: 葛莹 高海峰 鲍倩

    Abstract: 本发明涉及一种基于K‑medoids算法的地理适宜性分类方法,利用K‑medoids聚类算法,针对目标区域由地理适宜性分析所获适宜性综合得分图进行预设分位法初始分类,确定聚类算法的先验聚类标准,使得K‑medoids聚类算法能够自适应地在预设分位法初始分类的综合得分结果图上,进一步进行适宜性划分,分类出各个预设适宜度划分标准的各类区域,有效削弱样本像素值的异常值的影响,提高了适宜性划分的精度,并清楚地发现不同类别的特征,极大程度上提高了地理适宜性划分的精度。

    一种高海拔山区引水工程线路规划方法

    公开(公告)号:CN107480808B

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201710569243.0

    申请日:2017-07-13

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明涉及一种高海拔山区引水工程线路规划方法,包括首先按照高海拔山区地形地貌特征,筛选引水工程线路适宜性的评价指标,并采用层次分析法确定每个评价指标的权重;其次按各个评价指标对引水工程线路适宜性的贡献或限制大小,进行统计分级或经验分级并赋值,然后利用加权叠加分析法生成引水工程线路适宜性栅格;再利用改进的Dijkstra最短路径算法,基于引水工程线路适宜性栅格,求解引水工程线路最低成本路径,作为引水工程线路规划;最后采用模糊综合评价法实现引水工程线路规划方案的评价。本发明对高海拔山区引水工程线路规划具有指导意义,在一定程度上弥补了引水工程线路人工规划费时、费力、考虑不周等缺陷,应用前景较广。

    一种风电场微观智能布机方法

    公开(公告)号:CN109299495A

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201810831287.0

    申请日:2018-07-26

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明涉及一种风电场微观智能布机方法,首先利用DEM生成坡度和起伏度;以坡度结合起伏度,将地形分为平坦与复杂两类地形;然后分别针对两种地形,进行个性化分析与设计,构建分别对应不同地形的风机布机方案;本方法对于风电场微观布机全程智能化,无需人工决策,提高了风机布设的准确性,同时快速而简单地选择出最佳的布机位置。

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