公开(公告)号：CN116258407A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310123463.6

申请日：2023-02-16

Applicant: 云南大学

Inventor： 肖鑫 ,  李运刚 ,  季漩 ,  罗贤 ,  王加红 ,  罗璇 ,  明文婷 ,  龙云舒 ,  张铭丹 ,  刘月 ,  王琳

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q10/04 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/29 ,  G06F17/18 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和混合卷积神经网络‑随机森林模型的农业干旱监测方法，包括以下步骤：利用站点气象数据构建三个月时间尺度的标准化降水蒸散指数；利用卷积神经网络来提取各个干旱环境因子的空间特征，然后采用随机森林对CNN提取到的空间特征进行回归训练，建立干旱环境因子与SPEI‑3的时空关系；利用高空间分辨率干旱环境变量和CNN‑RF模型对SPEI‑3进行预测，从而提高农业干旱监测的效果。本发明的CNN‑RF模型在准确度、可靠性等多个指标上均具有明显优势。