公开(公告)号：CN118536703A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410600073.8

申请日：2024-05-15

申请人： 南京农业大学 ,  南京农业大学泰州研究院

发明人： 高翔 ,  王侯生 ,  任睿 ,  穆悦 ,  张华瞻 ,  蒋薇 ,  郎雪蓉 ,  胡贤 ,  温琳凯 ,  丁艳锋 ,  姜小三 ,  王雪蕾 ,  逯颖 ,  王琦

IPC分类号： G06Q10/063 ,  G06Q50/02

摘要： 本发明提供了一种基于遥感与水量平衡的高时空分辨率灌区稻田径流预测方法，基于遥感和调查数据确定区域尺度上稻田田块的初始灌溉时间/量以及田埂排水口高度空间分布；基于多源遥感获取灌区高时空分辨率蒸散发数据；基于观测水文数据提出渗漏定量模型，获取高时空分辨率稻田渗漏量数据；基于水量平衡方程在田块尺度上自动迭代模拟灌区稻田关键水文过程，精准预测稻田径流时空变化。本方法充分考虑了灌区不同田块初始灌溉时间/量以及田埂排水口高度的空间异质性，可以提高灌溉效率，同时也为农业面源污染流失评估提供精准的水情预报数据。

公开(公告)号：CN118737308A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410707496.X

申请日：2024-06-03

申请人： 南京农业大学

发明人： 高翔 ,  蒋薇 ,  王侯生 ,  穆悦 ,  张华瞻 ,  任睿 ,  郎雪蓉 ,  王琦 ,  王雪蕾 ,  姜小三 ,  刘树伟 ,  王金阳 ,  邹建文

IPC分类号： G16C20/20 ,  G01N33/00 ,  G01N33/18 ,  G16C20/70 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499

摘要： 本发明提供了一种基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法，首先以地表水体为研究对象，通过实测水质数据，探究影响溶解态N2O的关键水质参数，使用深度神经网络算法构建溶解态N2O预测模型；利用多源遥感数据、地面高光谱信息及水质实测数据，构建水温、pH、溶解氧、无机氮的遥感反演算法；进一步与溶解态N2O预测模型、水‑气界面N2O排放模型相结合，最终构建了基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法，实现基于遥感的地表水体N2O产生和排放的空间反演。本设计充分结合了遥感和智能算法的优势，更加全面、系统、准确地估算地表水体N2O产生和排放量，为水生态系统温室气体减排提供科学监测技术及数据支撑。