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公开(公告)号：CN118780197A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410780214.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/28 , G06Q50/02 , G06F16/29 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于生态水力学和环境工程技术领域，公开了一种预测水库蓄水对库尾鱼类栖息地影响的方法及系统，包括：收集研究区域(水库)生物与环境数据；基于目标鱼类生物学特征和生活史分析，确定研究水库库尾栖息地的关键生境因子及生境阈值；耦合水力学模型与栖息地模型，基于模糊逻辑规则开发鱼类水力栖息地模型，模拟预测不同蓄水情景下的库尾栖息地影响；根据模型模拟结果，制定相应的生态保护和水资源管理策略。本发明可以精确预测水库蓄水对库尾鱼类栖息地的影响，为水库管理和生态保护提供科学依据和操作性强的工具，有助于优化水库调度策略和评估水库生态影响及效益。
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公开(公告)号：CN114595420B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210177525.7
申请日：2022-02-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于多波束测深系统的沙波特征参数确定方法及装置，可在获取后处理数据时实时自动进行计算，直接提取沙波形态参数及确定运动方向，处理效率较高，结果准确可靠。方法包括：步骤1.利用多波束测深系统对待测区域进行测量，然后对测量数据进行后处理，形成基于地理坐标系的三维离散地形数据点集作为输入模型的原始测量数据；步骤2.基于三维离散地形数据点集构建利于提取沙波特征参数的数字水深模型；步骤3.求解每个中心单元格e的坡度和坡向；步骤4.确定背流面和迎流面、波峰和波谷所对应的单元格；步骤5.计算沙波的波高和平均背流角；步骤6.计算沙垄的波长、波高、背流角。
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公开(公告)号：CN114595420A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210177525.7
申请日：2022-02-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于多波束测深系统的沙波特征参数确定方法及装置，可在获取后处理数据时实时自动进行计算，直接提取沙波形态参数及确定运动方向，处理效率较高，结果准确可靠。方法包括：步骤1.利用多波束测深系统对待测区域进行测量，然后对测量数据进行后处理，形成基于地理坐标系的三维离散地形数据点集作为输入模型的原始测量数据；步骤2.基于三维离散地形数据点集构建利于提取沙波特征参数的数字水深模型；步骤3.求解每个中心单元格e的坡度和坡向；步骤4.确定背流面和迎流面、波峰和波谷所对应的单元格；步骤5.计算沙波的波高和平均背流角；步骤6.计算沙垄的波长、波高、背流角。
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公开(公告)号：CN111898250B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010634819.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06V10/80 , G06V10/143 , G06V20/10 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供基于多源数据融合的河口尾闾段出汊预测方法及装置，方法包括：步骤1.利用长序列遥感影像资料，确定历史出汊年份、时段及位置；步骤2.获取出汊年份内河段沿程水文、水位站的水沙资料以及各固定断面地形资料；步骤3.采用一维水沙数学模型，计算得到研究河段各固定断面的流量、含沙量及水位，并结合水流冲刷强度计算公式，计算各固定断面的水流冲刷强度变化过程；步骤4.将历史出汊对应的水流冲刷强度峰值大小及达到峰值的速率作为触发河道出汊的相应阈值，根据预测的未来水沙系列及阈值判断河道出汊的可能时段和位置。本发明能够准确预测河口尾闾段出汊，可为延长河道现行流路的使用年限提供重要参数，降低出汊带来的危害。
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公开(公告)号：CN111898250A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010634819.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于多源数据融合的河口尾闾段出汊预测方法及装置，方法包括：步骤1.利用长序列遥感影像资料，确定历史出汊年份、时段及位置；步骤2.获取出汊年份内河段沿程水文、水位站的水沙资料以及各固定断面地形资料；步骤3.采用一维水沙数学模型，计算得到研究河段各固定断面的流量、含沙量及水位，并结合水流冲刷强度计算公式，计算各固定断面的水流冲刷强度变化过程；步骤4.将历史出汊对应的水流冲刷强度峰值大小及达到峰值的速率作为触发河道出汊的相应阈值，根据预测的未来水沙系列及阈值判断河道出汊的可能时段和位置。本发明能够准确预测河口尾闾段出汊，可为延长河道现行流路的使用年限提供重要参数，降低出汊带来的危害。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119693793A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411731153.3
申请日：2024-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种辫状河流复杂形态表征方法及系统，包括：步骤1、对设定时间段内、设定研究区域内的原始遥感影像进行初步筛选并裁剪，设定研究区域云量占比阈值，筛选获取初始遥感影像并预处理；步骤2、计算初始遥感影像MNDWI指标获取MNDWI指标影像集；步骤3、计算MNDWI指标影像集中的影像中的每一个像元的分割阈值，并对辫状河流影像的水体的初步提取获取初步提取水体集，步骤4、基于初步提取水体集获取最终水体集；步骤5、基于提取的最终水体集和划定的河道边界，进行形态采样，计算形态参数，以数据表的形式返回河段的形态参数集。本发明显著缩短辫状河流形态特征提取所需时间，有利于基于遥感影像的辫状河流研究。
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公开(公告)号：CN115293241A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210810907.9
申请日：2022-07-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于多源数据融合的河道崩岸预警方法及装置，综合考虑了水沙条件及河岸边界条件的多种影响因子，能较为全面地辨识崩岸易发区的崩岸强度，具备较高的客观性和可靠性。方法包括：步骤1：确定崩岸易发区；步骤2：计算崩岸概率；步骤3：计算崩岸宽度；步骤4：计算堤外滩地宽度；步骤5：计算研究区域内的临江居民住房面积；步骤6：以崩岸概率、崩岸宽度、堤外滩地宽度和临江居民住房面积预警指标，划分各指标的预警警限；步骤7：融合指标计算结果；步骤8：指标赋权重；步骤9：确定崩岸预警综合等级；步骤10：给出研究河段主要崩岸易发区的崩岸预警等级划分结果，根据此在河势图上绘制预警信息，得到河道崩岸预警信息图。
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公开(公告)号：CN114396988B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111417936.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G01F23/14
Abstract: 本发明公开了一种河岸浸润线野外测量装置及方法，包括旋转把手、钻头、渗流管、储水器、水压力传感器、中央处理器、供电模块、数据存储器。渗流管包括外管、带孔内管及中间的反滤层，作为孔隙水溢出通道。储水器包括外箱、干湿传感器、电子阀门及固定隔水板，下部设置出水管。水压力传感器测量储水箱内水位高度。中央处理模块主要由微型电脑组成，能够将压力感应模块传输的压力值通过预先设定的算法转化为渗流率及浸润线高度，并对数据进行储存。本发明利用水压力传感技术及土体渗流理论，直接测量渗流率，然后通过微型电脑RaspberryPi将渗流率演算为河岸内部浸润线的高度，并进行储存，实现河岸浸润线高度及渗流率的野外测量。
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公开(公告)号：CN118885757A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410995867.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/21 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于但不限于生态环保技术领域，公开了一种气候变化和人类活动影响下淡水鱼类群落主要压力源的识别方法，搜集目标淡水鱼类群落的历史存在点和缺失点数据，收集影响鱼类分布的生物气候数据与人类活动相关数据建立变量集合；利用VIF筛选不具有共线性的变量，利用机器学习算法构建鱼类群落中每个生物的物种分布模型，基于S‑SDM模拟鱼类群落分布，筛选模型贡献度较高的环境因子；根据AUC和TSS选择的机器学习子模型，实现集合模型的堆叠和预测；分离气候变化、人类活动和其他压力源对淡水鱼群落的影响；使用Ie和HCP指标评价淡水鱼类群落的主要压力源及影响程度。本发明从鱼类群落的角度识别主要压力源及影响大小，解决多种面对多元压力源的生物多样性保护难题。
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公开(公告)号：CN115019188A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210233375.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于多源遥感数据的洲滩植被量动态解译方法及装置，通过加入多源合成孔径雷达数据、重构不受淹没影响的植被指数序列、提取反映禾本科植物量以及活力的成熟期植被指数MAVI，解决了无法精确获取受淹没影响的洲滩植被变化量的问题，并且自动化程度高、稳定性强、适用于具有不同空间分辨率的多源遥感数据，为有效监控河流洲滩生态系统的植被动态提供了可靠保障。洲滩植被量动态解译方法的特征在于，包括：步骤1.基于合成孔径雷达数据构建洲滩洪水指数序列；步骤2.基于多光谱遥感影像构建洲滩植被和水体指数序列；步骤3.识别历年洲滩淹没时段和区域；步骤4.重构历年植被指数序列，并动态解译年际间洲滩植被量。
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