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公开(公告)号：CN114742419B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210403151.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种数据迁移改进数据有限区域滑坡危险性评估的方法，属于地质灾害防治技术领域。通过数据迁移的评估算法，将数据量完整且丰富的区域中的历史样本筛选出有益于数据有限区域的滑坡灾害危险性评估建模。通过该方法可以有效解决数据非常有限区域由于样本不足无法建立可靠模型的问题。
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公开(公告)号：CN116303750B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310589703.1
申请日：2023-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/26 , G01W1/10 , G06F18/213 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种致灾气旋的多维度特征辨识方法和系统。所述方法包括：根据气旋的路径判断致灾范围，将所述致灾范围划分格点，获取所述致灾范围内各格点的气象数据，所述气象数据包括格点风速和格点降雨量；基于历史台风数据确定所述气象数据的致灾阈值，包括风速致灾阈值和降雨致灾阈值；利用致灾阈值、致灾范围和气象数据构建致灾气旋的多维度特征识别模型，建立致灾事件多维特征数据库；根据致灾事件多维特征数据库，进行致灾气旋多维度特征辨识。本发明建立了“路径‑影响范围‑强度变化‑持续时间”多维度特征辨识方法来对致灾气旋的特征进行逐时刻的、多维度的辨识，为进一步准确评估致灾气旋的社会经济暴露度和脆弱性提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113688539B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111212493.1
申请日：2021-10-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请公开了一种复合型极端气候事件识别方法和系统，不同于单一气候指标阈值的识别方法，本方法结合各个气候指标类型对待识别区域的复合型极端气候进行识别，更加全面地识别出复合型极端气候的影响范围。进一步地，本方法还可以识别复合型极端气候区域内各个复合型极端气候子类型的中心格点的移动轨迹。进一步形象地展示复合型极端气候的影响变化，便于技术人员分析气候变化和复合型气候带来的影响。
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公开(公告)号：CN114781500A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210375539.X
申请日：2022-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种动态过程中的区域性干旱事件识别方法，具体包括以下步骤：获得待识别区域内的指数格点数据；识别当前事件：采用步骤1中的标准化降水蒸散指数，对每个时刻的当前干旱事件的干旱范围的面积进行逐一识别；识别同一个干旱源事件，设定重合面积阀值；计算步骤2中的相邻时刻的当前干旱范围的重合面积，并与重合面积阀值进行比较判定，当相邻时刻的当前干旱范围的重合面积大于重合面积阀值时，则判断该相邻时刻的当前干旱事件属于同一个干旱源事件；该动态过程中的区域性干旱事件识别方法解决了干旱事件被重复计算，导致识别精准度不高的问题。
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公开(公告)号：CN114510851B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210414169.6
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种评估气候变化下降水诱发滑坡灾害损失的评估方法，属于地质灾害防治技术领域。该方法利用物理过程模型，考虑区域上各格点的地表特征的空间异质性，得到具有空间异质性的区域范围内各空间格点对应的降水阈值；再结合历史和气候模式资料，优选了气候模式，接着利用模型模拟出滑坡的易发区域和可能冲出和影响区域，利用本方法模拟出的影响范围可以更好的与灾害损失格点数据相匹配，解决了滑坡灾害评估中气候变化情景和滑坡影响难以评估的问题。
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公开(公告)号：CN114579546A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210160575.4
申请日：2022-02-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多变量对抗生成网络的地理大数据缺值补入方法，基于多变量对抗生成网络，创新性地引入循环神经网络模块对多变量地理数据包含的时间特征进行学习，创新性地引入图神经网络模块学习多变量地理数据之间的物理关联关系，对损失函数进行改进来获得更加接近原始数据的完整多变量地理数据集，其能够为相关人文社科与自然科学的研究提供最基础的数据支持。
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公开(公告)号：CN114139770A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111333722.5
申请日：2021-11-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于索洛增长和存量递归的金属产业经济预估系统和方法，所述经济预估系统包括：一金属产业的经济数据库，用于存储经济数据；一数据预处理模块，其用于对金属产业的经济数据库进行数据预处理；一模型建立模块，其通过变量选择和模型寻优建立经济预估模型；一经济预估模块，其通过经济预估模型获取宏观经济预估结果和微观经济预估结果。一交互模块，用于输入经济数据和输出经济预估结果，本发明可以预测金属产业经济发展趋势，有利于政府部门对未来的金属产业提前做出科学的经济决策，防止产量过剩出现，最大化满足市场需求和经济收益。
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公开(公告)号：CN113537177B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111087346.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的洪涝灾害监测与灾情分析方法，包括步骤：（1）构建基于视觉Transformer的双时相图像变化检测模型；（2）选取双时相遥感影像，制作洪涝灾害标签；（3）根据步骤（1）构建的双时相图像变化检测模型，进行洪涝监测与灾情分析。本发明结合深度学习中基于先进视觉Transformer的双时相图像变化检测模型和不受时间、天气影响且穿透能力强的雷达数据，能获取洪涝发生时的数据和提高识别精度。
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公开(公告)号：CN113537177A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111087346.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的洪涝灾害监测与灾情分析，包括步骤：（1）构建基于视觉Transformer的双时相图像变化检测模型；（2）选取双时相遥感影像，制作洪涝灾害标签；（3）根据步骤（1）构建的双时相图像变化检测模型，进行洪涝监测与灾情分析。本发明结合深度学习中基于先进视觉Transformer的双时相图像变化检测模型和不受时间、天气影响且穿透能力强的雷达数据，能获取洪涝发生时的数据和提高识别精度。
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公开(公告)号：CN113469587A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111028972.8
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种评估气候变化对区域滑坡发生时空影响方法及装置，属于滑坡评估及预测领域。该方法包括获取关于特定区域的降雨数据；根据所述降雨数据划分为多个降雨事件，每个所述降雨事件至少包括持续时间和累积降雨量；将所述降雨事件与历史滑坡灾害数据库中的每起滑坡灾害事件进行时间和空间匹配，以得诱发每起滑坡灾害事件的持续时间和累积降雨量；根据所述诱发每起滑坡灾害事件的持续时间和累积降雨量建立降雨阈值曲线；根据所述降雨阈值曲线评估气候变化对所述特定区域内发生滑坡的时空影响。本发明有效实现评估降水事件的持续时间和累积降雨量对滑坡的影响，进而在气候变化过程中提前感知可能发生滑坡的区域。
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