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公开(公告)号：CN113128134A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110669285.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区生态环境演变驱动因子权重量化分析方法，对植被、土壤、水体、大气以及生态功能进行长时间尺度上高频次定量反演，获取连续空间的生态因子及气候气象、地理地貌、人类活动三类驱动因子数据集，然后结合统计再分析数据、土地利用分类数据，在高维度空间对参量数据进行叠加构建生态演变大数据立方体，接着以纯数据驱动的角度建立矿区生态演变的地理时空加权人工神经网络对各参量之间的驱动关系进行模拟，最后采用高维数据下的矿区生态驱动因子定权法来量化各因子的权重，从而计算出驱动因子权重立方体，得到了矿区生态环境演变过程中在不同空间位置下的主导驱动因子及其权重，为探索矿区生态环境演变机理提供了客观的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114662665A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210309092.6
申请日：2022-03-28
Applicant: 神华北电胜利能源有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本公开的实施例提供了一种矿区大气水汽密度获取方法、装置及设备。所述方法包括：获取矿区研究区域的ERA5再分析数据；根据所述ERA5再分析数据，获取气象站点的大气水汽密度预估值；获取所述气象站点的大气水汽密度实时参数；根据所述气象站点的大气水汽密度预估值与所述气象站点的大气水汽密度实时参数进行大气湿度模型的训练，获得目标大气湿度模型；将所述矿区研究区域中的待测位置以及所述待测位置对应的大气水汽密度预估值输入至所述目标大气湿度模型，以获得所述待测位置的当前大气水汽密度。以此方式，可以快速、精准地计算矿区研究区域中任意位置的大气水汽密度。
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公开(公告)号：CN113920262A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111201530.9
申请日：2021-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种增强边缘取样与改进Unet模型的矿区FVC计算方法，A、矿区场景下地面植被参数数据采集；B、构建基于扩大选区交叉重叠法的样本数据集；C、构建并训练改进Unet神经网络模型；D、利用改进Unet神经网络模型计算矿区植被覆盖度。本发明首先通过无人机飞行采集遥感数据以及地面土壤植被覆盖度、布设地面控制点构建植被相关数据采集体系，为植被覆盖度计算提供数据基础，然后利用扩大选区交替重叠取样法对训练样本数据进行分割提取组建植被覆盖度样本数据库，最后利用改进Unet网络模型进行模型训练与构筑植被覆盖度网络关系模型，进而精确推演出植被覆盖度厘米级别信息数据，为矿区生态环境监测管理、矿区开采发展计划提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN113128134B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110669285.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区生态环境演变驱动因子权重量化分析方法，对植被、土壤、水体、大气以及生态功能进行长时间尺度上高频次定量反演，获取连续空间的生态因子及气候气象、地理地貌、人类活动三类驱动因子数据集，然后结合统计再分析数据、土地利用分类数据，在高维度空间对参量数据进行叠加构建生态演变大数据立方体，接着以纯数据驱动的角度建立矿区生态演变的地理时空加权人工神经网络对各参量之间的驱动关系进行模拟，最后采用高维数据下的矿区生态驱动因子定权法来量化各因子的权重，从而计算出驱动因子权重立方体，得到了矿区生态环境演变过程中在不同空间位置下的主导驱动因子及其权重，为探索矿区生态环境演变机理提供了客观的数据。
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公开(公告)号：CN113920262B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111201530.9
申请日：2021-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
IPC: G06T17/05 , G06F30/10 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种增强边缘取样与改进Unet模型的矿区FVC计算方法，A、矿区场景下地面植被参数数据采集；B、构建基于扩大选区交叉重叠法的样本数据集；C、构建并训练改进Unet神经网络模型；D、利用改进Unet神经网络模型计算矿区植被覆盖度。本发明首先通过无人机飞行采集遥感数据以及地面土壤植被覆盖度、布设地面控制点构建植被相关数据采集体系，为植被覆盖度计算提供数据基础，然后利用扩大选区交替重叠取样法对训练样本数据进行分割提取组建植被覆盖度样本数据库，最后利用改进Unet网络模型进行模型训练与构筑植被覆盖度网络关系模型，进而精确推演出植被覆盖度厘米级别信息数据，为矿区生态环境监测管理、矿区开采发展计划提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN113420989A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110710032.0
申请日：2021-06-25
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了基于多源空间数据自然资源资产负债核算编制方法及系统，其方法如下：A、采集包括聚合遥感影像数据、DEM数据、气象数据、土壤数据、基础地理与社会经济统计在的自然资源资产核算原始数据；B、对自然资源资产按照有形资产和无形资产两个类别进行分类核算；C、自然资源资产负债核算按照自然资源环境修复治理的成本核算；D、选定期初时间点与期末时间点编制出选定期范围内的自然资源资产债表。本发明能够采集汇总多种多源空间信息数据，按照有形资产、无形资产分类型进行提取、核算，同时核算出资产负债，便于实现周期性、设定时期范围的核算及编制，为政府审计、考核、决策、环境治理等提供详细的数据支撑。
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