公开(公告)号：CN118447388A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410445124.4

申请日：2024-04-15

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈玉敏 ,  闵万坤 ,  黄文丽 ,  徐睿 ,  崔夏娜 ,  陈若璇 ,  李璋晖

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06F17/16 ,  G06F18/213 ,  G06F18/20 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请公开了森林碳储量遥感预测方法、装置。本方法考虑了森林碳储量与遥感植被指数、年度物候指标、年度影像统计值、地形特征指标、植被特征数据间的复杂的非线性关系，同时考虑空间效应的影响并将其以空间特征向量的形式加到机器学习模型中，能够更加准确地构建森林碳储量模型，从而提高森林碳储量预测的精度。

公开(公告)号：CN119694435A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411556739.0

申请日：2024-11-04

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈玉敏 ,  朱道勇 ,  崔夏娜 ,  罗俊涵 ,  陈若璇 ,  冉田田 ,  徐雅婷

IPC: G16C20/30 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明提供一种CO2浓度空间滤值地理加权回归建模方法及装置，其方法包括：基于二氧化碳浓度数据监测点的地理位置构建空间权重矩阵，并对所述空间权重矩阵提取得到表征全局位置关系的特征向量作为全局空间特征因子；基于反应局部异质性的预设模型，在所述全局空间特征因子中筛选得到表征空间局部异质性的特征向量作为局部空间因子；基于所述局部空间因子构建二氧化碳浓度模型。本发明通过在表征全局空间关系的全局空间特征因子中筛选得到表征局部异质性的特征向量作为局部空间因子来构建CO2浓度模型，使得构建得到的模型能够同时兼顾全局空间特征和局部空间异质性。

公开(公告)号：CN117370711A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311450040.1

申请日：2023-10-31

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈玉敏 ,  罗嘉欣 ,  陈玥君 ,  徐睿 ,  陈若璇 ,  崔夏娜 ,  李璋晖

IPC: G06F17/10 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于ET‑ESF算法的森林覆盖区雪水当量估算方法，包括以下步骤：步骤1、相关影响因子与雪水当量的数据处理；步骤2、获取监测站点各处相关影响因子值与雪水当量值；步骤3、筛选相关影响因子；步骤4、构建空间邻接矩阵；步骤5、计算特征值和特征向量；步骤6、前向选择筛选显著特征向量；步骤7、10折交叉验证；步骤8、独立验证。本发明针对建模过程中各变量存在的空间效应问题，采用特征向量空间滤值方法，将选取的含有空间信息的特征向量加入到模型中，有效消除空间异质性和空间自相关性的影响，提高雪水当量估算模型的精度，比较准确地估算森林覆盖区的雪水当量。