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公开(公告)号：CN115860268A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310134699.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，属于城市内涝监测预警领域。现有短时强降水预测模型多依赖雷达数据，不适用于雷达数据缺失或失真的情况。此外还可以依赖大气环境物理量进行预测，但多使用机器学习方法和CNN等深度学习方法，机器学习方法无法很好的应对特征变量很多的情况及提取特征变量的时间变化特征；而CNN等深度学习方法可以很好的提取特征，但无法很好的运行特征进行预测。因此，提出一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，本方法可以在不需求雷达回波数据的情况下进行短时强降水预测，同时可以提取特征变量的时间变化特征，并充分利用提取出的特征进行预测。
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公开(公告)号：CN113722673A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110955220.X
申请日：2021-08-19
Applicant: 南京信息工程大学 , 河北省气象灾害防御中心 , 开封市气象局 , 南京宸象空间信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种重复观测气象数据优化处理方法，包括如下步骤：(1)采集一组重复观测气象数据，设该组数据间隔点集合为U，计算气象观测值v隶属于间隔点ui的关联函数μi；(2)计算气象观测值v在集合U上每个间隔点区间上的关联函数；(3)根据每个气象观测值的关联函数，计算所有气象观测值在集合U上每个区间的信息分配比重，选取最大信息分配比重对应集合U上的区间作为最优数值区间，计算最优数值区间对应的最优采样值。本发明通过建立采样值与气象观测值的值域区间的关联函数，实现所有观测采样值在每一个数值区间的信息分配计算，确定采样值的最优数值区间，进而能估计出气象观测采样的最优值。
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公开(公告)号：CN112800631A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110330233.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市内涝积水深度计算方法，方法包括以预设值初始化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值；基于区域内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值计算目标区域的估算积水总量和实际积水总量，进而获取积水总量差值，通过优化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值，使积水总量差值小于积水总量差阈值，将满足该条件的目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值作为目标城市的积水深度。本方法消除传统计算方法中对于积水深度的计算从零开始、计算的步长固定化等影响计算效率的缺陷，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN117011668A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310714414.X
申请日：2023-06-14
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06V10/82 , G01S7/41 , G01S13/95 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于时序预测神经网络的天气雷达回波外推方法，包括以下步骤：S1，用OpenCV读取连续时间序列的天气雷达回波数据集；S2，采用自适应性的归一化方法对天气雷达回波数据集进行预处理；S3，在ST‑LSTM单元中嵌入时空自注意力模块，得到基于时空自注意力和时序预测神经网络的时空序列预测模型；S4，将预处理后的天气雷达回波数据集中的训练集用于训练模型；S5，将训练好的模型对测试集进行预测，利用验证集进行验证，通过验证后，得到雷达回波外推模型。本发明能够更好的捕捉雷达回波云团间复杂的动态时空依赖关系，提高对强回波的预测精度。
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公开(公告)号：CN115860268B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310134699.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，属于城市内涝监测预警领域。现有短时强降水预测模型多依赖雷达数据，不适用于雷达数据缺失或失真的情况。此外还可以依赖大气环境物理量进行预测，但多使用机器学习方法和CNN等深度学习方法，机器学习方法无法很好的应对特征变量很多的情况及提取特征变量的时间变化特征；而CNN等深度学习方法可以很好的提取特征，但无法很好的运行特征进行预测。因此，提出一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，本方法可以在不需求雷达回波数据的情况下进行短时强降水预测，同时可以提取特征变量的时间变化特征，并充分利用提取出的特征进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114398746A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210293721.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种地表漫流等效排水管网构建方法，包括步骤：S1，获取选定区的数字高程模型，确定栅格边长，读取每个栅格的左下角角点坐标（xi，yi）和高程值Hi；S2，以每个栅格作为中心栅格，根据中心栅格和相邻栅格的高程落差，确定相邻栅格间的虚拟管道走向；S3，计算每个栅格中虚拟管道入水口坐标（X1i，Y1i）；S4,计算相邻栅格的虚拟管道入水口坐标（X2t，Y2t）；同时用坐标（X2t，Y2t）替换该相邻栅格的原入水口坐标，作为新中心栅格坐标；S5，确定各虚拟管道的连接关系；S6，获取各虚拟管道入水口的下底标高；S7，为虚拟管道设置属性字段。本发明提供一种用于地表漫流模拟的等效排水管网构建方法。
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公开(公告)号：CN112800631B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110330233.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市内涝积水深度计算方法，方法包括以预设值初始化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值；基于区域内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值计算目标区域的估算积水总量和实际积水总量，进而获取积水总量差值，通过优化目标城市内积水深度的下限值、积水深度的上限值、目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值，使积水总量差值小于积水总量差阈值，将满足该条件的目标城市内最小高程值所对应栅格单元的积水深度值作为目标城市的积水深度。本方法消除传统计算方法中对于积水深度的计算从零开始、计算的步长固定化等影响计算效率的缺陷，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN120013226A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411943442.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及自然灾害风险评估技术领域，具体涉及一种沙尘暴灾害风险区划方法，通过结合致灾因子危险指数、孕灾环境敏感性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力指数采用加权综合法进行综合风险评估，得到沙尘暴灾害风险区划图，再通过沙尘暴灾害风险区可以明确风沙危害源，即风速达到引发地表起沙的主要区域，从而有助于正确评估风沙扩散对环境、动植物与人类造成的影响和危害的程度，为制定针对性的风险管理措施提供科学依据，以此有效的解决了目前没有能够综合考虑致灾因子的危险性、承灾体的脆弱性和易受沙尘暴的风险区域的评估方法，从而使人们的生命及财产无法得到安全的保障的技术问题。
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公开(公告)号：CN120030927A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411825708.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06F30/28 , G01W1/00 , G01W1/14 , G01F23/00 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及城市内涝分析技术领域，具体涉及一种城市内涝灾害空间分布特征模拟分析方法；通过对待分析城市的基本信息进行调查收集，并基于采集到的城市基本信息提取暴雨积涝地表水文因子，进而基于采集到的城市基本信息和提取的暴雨积涝地表水文因子建立城市内涝仿真分析模型，然后通过重现期雨量和雨型的确定，精细化建立的城市内涝仿真分析模型，得到优化后的城市内涝仿真分析模型，利用优化后的城市内涝仿真分析模型对待分析城市进行内涝灾害空间分布特征分析，从而精确预测城市在极端天气下特大降水事件发生时，城市内涝灾害空间分布特征，从而预测未来灾害的影响程度。
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公开(公告)号：CN114547922A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210457006.6
申请日：2022-04-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多边形网格的城市内涝分析方法、装置和存储介质，属于暴雨积涝模拟分析技术领域，包括：获取待测区域的数字高程模型；基于数字高程模型构建多边形网格；求解多边形网格中各多边形单元的属性数据；将各多边形单元的属性数据输入预制的暴雨雨水管理模型；暴雨雨水管理模型依据各多边形单元的属性数据求解各多边形单元的内涝数据；各多边形单元的内涝数据构成该区域的内涝数据。本发明基于数字高程模型构建了一种城市内涝多边形网格，可根据数字高程模型的栅格大小来调节自身的面积大小，且可将形状大小完全一致的计算单元无缝填充整个研究区，以此对研究区进行精细化的内涝模拟分析。
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