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公开(公告)号：CN117993601A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311836082.9
申请日：2023-12-28
申请人： 成都理工大学 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 , 天府永兴实验室
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种量化线性工程建设对植被固碳功能影响的方法及系统，能够在工程尺度上，准确评估线性工程建设对植被固碳功能的影响。该方法包括方法主要包括：采集NPP实地观测数据，收集遥感数据；模拟线性工程沿线植被NPP，用实地采样数据来验证模型精度；对收集的遥感数据进行降尺度前的预处理；构建卷积神经网络降尺度模型；对模拟的低分辨率的NPP进行降尺度处理；利用优势分析量化各因素对植被NPP的相对重要性；确定线性工程沿线的影响区，在建设前和建设后执行上述步骤，计算出线性工程建设前后影响区和非影响区植被NPP的变化，获取植被NPP的时间分布和空间分布格局，并获得时空变异特征，以此量化线性工程建设对植被固碳功能的影响。
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公开(公告)号：CN117690035A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311594353.4
申请日：2023-11-27
申请人： 成都理工大学 , 四川省地质调查研究院 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 , 四川省核地质调查研究所 , 四川省林业和草原调查规划院(四川省林业和草原生态环境监测中心) , 天府永兴实验室
发明人： 唐晓鹿 , 张律 , 周涛 , 陈果 , 曹龙熹 , 李景吉 , 程学俊 , 贾冬 , 李坪峰 , 孙华章 , 王保 , 陈家贵 , 徐争强 , 马婵华 , 赵炜 , 赖长鸿 , 谯程骏 , 宋放 , 樊辑 , 唐涛
IPC分类号： G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的ANPP与BNPP的遥感估算方法，能够有效区分ANPP与BNPP，实现大区域尺度ANPP与BNPP的高精度分离估算，减少ANPP与BNPP时空估算的不确定性，有效捕获长时间序列的时空变异特征；该方法包括：收集、整合ANPP与BNPP观测数据；收集、提取环境变量，构建用于模型训练的数据集；选择应用于模型训练的关键参数；构建多源数据驱动的MLP深度神经网络模型，并预测与观测数据相对应的ANPP与BNPP值；整合模型预测值与实地观测值，验证模型效率；预测一定时间内的ANPP与BNPP格网数据，验证时间和空间上的预测栅格质量以及根据地表土地覆被类型数据划分的植被类型，获取不同生态类型的ANPP与BNPP的时空分布格局，并评价时空变异特征。
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公开(公告)号：CN117789024B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311809320.7
申请日：2023-12-26
申请人： 成都理工大学 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06N20/00 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的黑土滩演变过程遥感监测方法，包括以下步骤：选取天然高寒草地和黑土滩，拍照记录黑土滩类型，获取实地样点数据；获取长时间序列遥感影像集，并计算时间序列每个像元的植被光谱指数，提取样点不同年份的指数，作为长时间序列植被指数。收集所有样点数据的高程、坡度、坡向和气温降水数据，并结合植被指数，作为预测变量；将长时间序列植被指数划分为不同时间段，通过相关性计算，得到黑土滩样点演变过程类别；根据实地样点数据和预测变量，利用机器学习进行分类训练，得到训练好的模型；使用训练好的模型对待分类的影像进行预测分类，得出黑土滩演变过程类别的分类图，本发明无需破坏原有土壤结构和生态体系。
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公开(公告)号：CN117789024A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311809320.7
申请日：2023-12-26
申请人： 成都理工大学 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06N20/00 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的黑土滩演变过程遥感监测方法，包括以下步骤：选取天然高寒草地和黑土滩，拍照记录黑土滩类型，获取实地样点数据；获取长时间序列遥感影像集，并计算时间序列每个像元的植被光谱指数，提取样点不同年份的指数，作为长时间序列植被指数。收集所有样点数据的高程、坡度、坡向和气温降水数据，并结合植被指数，作为预测变量；将长时间序列植被指数划分为不同时间段，通过相关性计算，得到黑土滩样点演变过程类别；根据实地样点数据和预测变量，利用机器学习进行分类训练，得到训练好的模型；使用训练好的模型对待分类的影像进行预测分类，得出黑土滩演变过程类别的分类图，本发明无需破坏原有土壤结构和生态体系。
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公开(公告)号：CN117908167A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311420589.6
申请日：2023-10-30
申请人： 成都理工大学 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于遥感及机器学习的森林穿透雨量空间图谱的建立方法，该方法将遥感数据与机器学习相结合，能够构建较高模拟精度的穿透雨量空间图谱，将穿透雨的估测从样地尺度扩展到区域或流域尺度，实现对森林穿透雨量的大范围监测；该方法包括以下步骤：收集森林穿透雨量的野外实测数据，气象和植被变量的遥感数据；对气象和植被变量的遥感数据进行处理，处理后，提取气象和植被变量，并对森林穿透雨量的野外实测数据、提取的气象和植被变量进行处理；筛选用于构建机器学习模型的特征变量；采用多种算法构建机器学习模型；验证每种机器学习模型的准确性，选择最优模型；最后采用选择出的最优模型构建森林穿透雨量的空间图谱。
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公开(公告)号：CN117808646A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311721922.7
申请日：2023-12-14
申请人： 成都理工大学 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司
IPC分类号： G06Q50/26 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种量化水电工程建设对植被碳储量影响的方法及系统，能够精确识别和量化水电工程建设对植被碳储量的影响。该方法包括：采集植被碳储量数据以及水电工程遥感影像；对植被碳储量数据进行数据筛选，对遥感影像进行预处理；对预处理后的遥感影像进行监督分类和特征提取，以获得环境变量数据；对所提取的环境变量数据进行筛选与排序，以获取预测变量；构建植被碳储量的深度学习模型—多层感知机回归模型；用植被区域掩膜碳储量数据，得到植被区域的碳储量数据；获取植被碳储量的时间分布和空间分布格局，并获得时空变异特征，以此量化水电工程建设对植被碳储量的影响。
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公开(公告)号：CN221615642U
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202420144313.3
申请日：2024-01-19
申请人： 成都理工大学 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 , 天府永兴实验室
IPC分类号： A01G3/02
摘要： 本实用新型公开了一种小檗除刺装置，涉及农业花卉设备技术及野外调查领域，包括转动连接的左右两个钳体，所述钳体位于转动连接点的一侧设置为夹持部，所述夹持部设置有圆弧形凹槽，两个钳体对应的夹持部圆弧形凹槽围合形成打刺钳口，所述打刺钳口一侧连有防护网罩；钳体位于转动连接点的另一侧设置为套入式手柄。使用本实用新型提供的小檗除刺装置时，将需要除刺的小檗夹在打刺钳口处，打刺钳水平放置，然后将手握住手柄，夹住小檗往下推，由于在打刺钳口一方设置有防护网罩，打下来的刺被集中收集于防护网罩内，极大地减少了刺飞溅引发的安全风险，并便于后续清理。钳体的另一侧设计为套入式手柄，提高了手握的舒适度且防止了飞溅的刺对手部的伤害。
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公开(公告)号：CN221178483U
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202323205220.1
申请日：2023-11-27
申请人： 成都理工大学 , 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 , 四川省核地质调查研究所 , 天府永兴实验室
IPC分类号： A01D43/077 , A01D34/90
摘要： 本实用新型涉及草原采集设备技术领域，公开了一种用于采集高寒草原地上生物量的装置，包括机身，所述机身前侧设置有梳草器，所述梳草器两侧均螺纹连接有多个螺纹件，所述梳草器通过所述螺纹件与机身连接，所述梳草器前壁固定连接有多个导向杆，所述机身内后壁两侧均固定连接有支架，两个所述支架前端均固定连接有连接板，两个连接板底壁后侧中部均固定连接有驱动电机，两个所述驱动电机输出端均固定连接有旋转刀片。本实用新型中，通过机身、支架、连接板、支撑板、梳草器、导向杆、螺纹件、驱动电机、旋转刀片以及弧形刀片的共同作用下，使得整个装置结构简单且能够适用于低矮和较高植被两种类型高原草地的取样。
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