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公开(公告)号：CN117347282B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311061691.1
申请日：2023-08-22
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明公开一种星基气溶胶光学厚度反演方法、装置及系统和存储介质，该方法考虑到不同植被覆盖下传感器通道反射率比值关系的不确定性，联合反射率比值与归一化植被指数建立动态光谱反射率比值数组以获取准确地表反射率估计值，本发明不需要筛选暗像元，能够获取较为准确气溶胶光学厚度产品，其反演结果优于AGRI官方气溶胶产品，本发明适用于大多数卫星传感器在陆地区域晴空条件下的气溶胶光学厚度反演，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN114974453A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210597699.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种大气二氧化碳柱浓度高覆盖度重建方法，包括：步骤1、分析大气CO2来源和变化影响因子，将CO2柱浓度产品与各变化影响因子的数据统一到相同的分辨率，进行数据匹配，通过计算CO2柱浓度和各变化影响因子间的Person相关性，进行变量筛选；步骤2、利用筛选出的变化影响因子组成建模数据集，利用随机森林模型对建模数据集进行建模，并调整模型参数，使得模型验证结果最优，得到CO2柱浓度预测模型；步骤3、将区域内的所有的建模数据进行标准空间网格化处理，利用搭建好的CO2柱浓度预测模型进行预测，得到区域内每天的所有网格点CO2柱浓度数据集。本发明能获取到区域全覆盖的CO2柱浓度的日尺度级数据。
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公开(公告)号：CN115169646A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210665502.0
申请日：2022-06-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种利用葵花八号卫星数据的小时级地表臭氧浓度遥感方法，步骤如下：S1、对获取的卫星遥感数据及再分析数据进行预处理；S2、从经步骤S1中预处理过的数据中选择模型训练样本；S3、将所述模型训练样本加入BT模型进行训练；S4、利用训练好的BT模型进行地表臭氧浓度的空间预测。本发明采用上述的一种利用葵花八号卫星数据的小时级地表臭氧浓度遥感方法，基于地表臭氧浓度生产的光化学反应，有较强的理论基础，且能够获得较高时空分辨率下空间连续不受云层影响的地表臭氧浓度浓度，其结果优于目前广泛运用的遥感手段估算地表臭氧浓度浓度的方法。
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公开(公告)号：CN115015486A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210662223.9
申请日：2022-06-13
Applicant: 中南大学
IPC: G01N33/00 , G01N21/3504 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于回归树模型的碳排放量测算方法，步骤如下：S1、分析碳排放的来源和变化影响因子；碳排放来源和变化影响因子包括但不限于以下内容：化石燃料二氧化碳排放数据(ODIAC)、夜光数据、道路交通数据、地形因子，将各数据进行预处理并统一到相同的分辨率，进行数据匹配；S2、将处理后的变量数据组成建模数据集，利用回归树模型对匹配数据集进行建模；S3、统计每日的所有数据，利用搭建好的碳排放预测模型进行预测，得到区域全覆盖的日尺度碳排放数据集。本发明采用上述的一种基于回归树模型的碳排放量测算方法，获得高时空分辨率的、高覆盖度的区域碳排放数据集。
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公开(公告)号：CN117075138B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202311041744.3
申请日：2023-08-18
Applicant: 中南大学
IPC: G01S17/88 , G06V20/10 , G06V10/771 , G06V10/764 , G06V10/774 , G01S17/86 , G01S7/48 , G01C5/00
Abstract: 本发明公开一种区域30米森林冠层高度遥感测算方法、系统及介质，涉及林业冠层高度估算技术领域。所述方法包括：获取目标区域的森林冠层高度数据和多源遥感因子；利用局部噪声算法，对所述森林冠层高度数据进行筛选，并根据所述多源遥感因子确定筛选后的森林冠层高度数据对应的预测变量；所述预测变量包括地形因子、地表反射率、植被指数、植被覆盖度和气候数据；利用随机森林算法，对所述筛选后的森林冠层高度数据及对应的预测变量进行建模，得到冠层高度反演模型；利用所述冠层高度反演模型进行区域30米森林冠层高度的估算，并根据估算后的预测数据进行绘制。本发明能够提高对于区域30米森林冠层的高度绘制精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114974453B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210597699.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种大气二氧化碳柱浓度高覆盖度重建方法，包括：步骤1、分析大气CO2来源和变化影响因子，将CO2柱浓度产品与各变化影响因子的数据统一到相同的分辨率，进行数据匹配，通过计算CO2柱浓度和各变化影响因子间的Person相关性，进行变量筛选；步骤2、利用筛选出的变化影响因子组成建模数据集，利用随机森林模型对建模数据集进行建模，并调整模型参数，使得模型验证结果最优，得到CO2柱浓度预测模型；步骤3、将区域内的所有的建模数据进行标准空间网格化处理，利用搭建好的CO2柱浓度预测模型进行预测，得到区域内每天的所有网格点CO2柱浓度数据集。本发明能获取到区域全覆盖的CO2柱浓度的日尺度级数据。
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公开(公告)号：CN116312849A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310038709.X
申请日：2023-01-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种基于随机森林模型和卫星遥感的全覆盖甲烷浓度测算方法，具体包括：步骤一、分析大气甲烷的来源和变量影响因子，对现有数据进行预处理；步骤二、将处理后的变量数据组成建模数据集，利用随机森林模型对数据集进行建模；步骤三、利用搭建好的测算模型进行测算，得到区域全覆盖的日尺度甲烷柱浓度数据集。本发明建立的测算模型性能良好，相对于传统测算方法，具有较强的甲烷柱浓度测算能力，通过与地面TCCON站点(合肥站和香河站)数据对比验证，每日甲烷柱浓度的测算结果与站点数据的平均偏差小于1％。
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公开(公告)号：CN115015486B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210662223.9
申请日：2022-06-13
Applicant: 中南大学
IPC: G01N33/00 , G01N21/3504 , G06F18/2431 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于回归树模型的碳排放量测算方法，步骤如下：S1、分析碳排放的来源和变化影响因子；碳排放来源和变化影响因子包括但不限于以下内容：化石燃料二氧化碳排放数据(ODIAC)、夜光数据、道路交通数据、地形因子，将各数据进行预处理并统一到相同的分辨率，进行数据匹配；S2、将处理后的变量数据组成建模数据集，利用回归树模型对匹配数据集进行建模；S3、统计每日的所有数据，利用搭建好的碳排放预测模型进行预测，得到区域全覆盖的日尺度碳排放数据集。本发明采用上述的一种基于回归树模型的碳排放量测算方法，获得高时空分辨率的、高覆盖度的区域碳排放数据集。
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公开(公告)号：CN117347282A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311061691.1
申请日：2023-08-22
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明公开一种星基气溶胶光学厚度反演方法、装置及系统和存储介质，该方法考虑到不同植被覆盖下传感器通道反射率比值关系的不确定性，联合反射率比值与归一化植被指数建立动态光谱反射率比值数组以获取准确地表反射率估计值，本发明不需要筛选暗像元，能够获取较为准确气溶胶光学厚度产品，其反演结果优于AGRI官方气溶胶产品，本发明适用于大多数卫星传感器在陆地区域晴空条件下的气溶胶光学厚度反演，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN117075138A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311041744.3
申请日：2023-08-18
Applicant: 中南大学
IPC: G01S17/88 , G06V20/10 , G06V10/771 , G06V10/764 , G06V10/774 , G01S17/86 , G01S7/48 , G01C5/00
Abstract: 本发明公开一种区域30米森林冠层高度遥感测算方法、系统及介质，涉及林业冠层高度估算技术领域。所述方法包括：获取目标区域的森林冠层高度数据和多源遥感因子；利用局部噪声算法，对所述森林冠层高度数据进行筛选，并根据所述多源遥感因子确定筛选后的森林冠层高度数据对应的预测变量；所述预测变量包括地形因子、地表反射率、植被指数、植被覆盖度和气候数据；利用随机森林算法，对所述筛选后的森林冠层高度数据及对应的预测变量进行建模，得到冠层高度反演模型；利用所述冠层高度反演模型进行区域30米森林冠层高度的估算，并根据估算后的预测数据进行绘制。本发明能够提高对于区域30米森林冠层的高度绘制精度。
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