一种基于多源数据和机器学习的DEM数据融合方法

    公开(公告)号:CN117521005A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311465706.0

    申请日:2023-11-06

    摘要: 本发明涉及一种基于多源数据和机器学习的DEM数据融合方法,包括以下步骤:收集航天飞机雷达地形测绘任务高程模型数据、ICESat‑2星载激光雷达数据、土地覆盖数据以及植被覆盖率数据,并进行预处理;基于上述预处理后数据进行误差因素分析;通过多种针对不同因素的分层采样方法对上述数据进行采样,并基于采样后的样本分别构建训练集与测试集;基于极致梯度提升构建DEM数据融合模型,将不同分层采样方法的训练集输入DEM数据融合模型,得到DEM数据融合模型,通过对应分层采样方法的测试集验证当前分层采样方法的DEM数据融合模型精度,将精度最高的作为最终DEM数据融合模型,最后对融合后的DEM数据的异常值进行处理。

    一种移动设备加密U盾
    8.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110263524B

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN201910721620.7

    申请日:2019-08-06

    IPC分类号: G06F21/35 G06F21/62 G06Q20/40

    摘要: 本发明涉及一种移动设备加密U盾,包括:电路板以及设置于电路板上的智能卡芯片,加密U盾上还设置有用于与移动终端连接,以实现与第三方APP之间通信的串行总线接口,串行总线接口包括SKF接口及加解密接口,其中,智能卡芯片包括身份认证模块及数据存储模块,身份认证模块通过SKF接口实现与移动终端的通信连接,用于检验用户PIN码及应用特征值,数据存储模块通过加解密接口实现与移动终端的通信连接,用于在用户身份认证通过后,通过加解密接口实现数据存储模块中加密数据的加解密存储。本发明可保证移动作业中用户的安全认证和信息的安全存储,使个人手机在一般网络环境下也可以安全使用。