-
公开(公告)号：CN112016052A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010844424.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 广东省气象探测数据中心 , 广州地理研究所
IPC: G06F17/18 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据的近地表日最高气温估算方法、系统及终端，对粗分辨率的格点人口位置大数据进行网格化插值处理，得到空间分辨率为1km的人口位置统计网格数据；对POI数据进行网格化分类统计处理，得到空间分辨率为1km的不同类别的POI统计数据；对空间分辨率为1km的热红外地表温度数据与25km的被动微波遥感地表温度数据进行空间降尺度融合处理，得到空间分辨率为1km白天地表温度；对地表参量数据进行预处理，得到空间分辨率为1km的城市不透水面盖度、植被盖度、与海岸线距离、EVI、DEM；建立非线性回归拟合模型；基于非线性回归模型，得到空间分辨率为1km的城市近地表日最高气温数据。
-
公开(公告)号：CN112016052B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010844424.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 广东省气象探测数据中心 , 广东省科学院广州地理研究所 , 广东第二师范学院
IPC: G06F17/18 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据的近地表日最高气温估算方法、系统及终端，对粗分辨率的格点人口位置大数据进行网格化插值处理，得到空间分辨率为1km的人口位置统计网格数据；对POI数据进行网格化分类统计处理，得到空间分辨率为1km的不同类别的POI统计数据；对空间分辨率为1km的热红外地表温度数据与25km的被动微波遥感地表温度数据进行空间降尺度融合处理，得到空间分辨率为1km白天地表温度；对地表参量数据进行预处理，得到空间分辨率为1km的城市不透水面盖度、植被盖度、与海岸线距离、EVI、DEM；建立非线性回归拟合模型；基于非线性回归模型，得到空间分辨率为1km的城市近地表日最高气温数据。
-
公开(公告)号：CN109934770A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910054521.8
申请日：2019-01-21
Applicant: 广州地理研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法，以高分辨率卫星遥感影像为数据源，结合归一化建筑指数、归一化植被指数、改进的归一化水体指数以及归一化土壤指数建立了一种新的高分辨率城市不透水面综合指数。本发明考虑不透水面与植被、水体、裸体之间的差异，避免了单个指数提取不透水面时所面临的异物同谱等问题。相对于传统方法单独使用不透水面指数提取城市不透水面，本发明模型的反演效果较好，能够挖掘不透水面的特征信息，为准确、全面的提取较大范围的高空间分辨率城市不透水面提供新的技术和手段。
-
公开(公告)号：CN111199185A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911170146.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 广州地理研究所 , 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
Abstract: 本发明涉及一种基于XGBoost学习算法的地表温度降尺度方法、系统及设备，根据不透水面盖度对研究区进行区域划分，结合不同区域低分辨率的城市不透水面盖度、植被盖度、道路密度对地表温度的不同影响程度，以及结合城市下垫面的空间异质性对地表温度的影响，结合低分辨率的热红外影像数据，建立低分辨率的非线性回归模型，并根据高分辨率的上述地表参量和上述非线性回归模型，计算得到整个研究区的高分辨率地表预测温度，相对于现有技术，本发明实现了对空间异质性复杂的城市环境地表温度的高分辨率预测，能更细致地区分道路、建筑物、植被、水体的地表温度，提高城市地表温度预测的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107239782A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710320015.X
申请日：2017-05-09
Applicant: 广州地理研究所
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/3216
Abstract: 本发明公开了一种基于亚像元定位的遥感影像水体提取方法，引入亚像元定位的思想，提出一种充分考虑像元间空间相关性以及像元内部亚像元间相关性的亚像元定位方法，对优化的线性光谱解混结果的水体进行定位，最后得到亚像元尺度的水体提取结果。本发明提高了现有陆地水体提取算法的准确性，通过亚像元定位方法从混合像元中获取更加细致的亚像元尺度的水体结构信息，改善了水体提取的精度。由于陆地水体面积变化较为频繁，本发明为国家各级基础地理信息数据库水体信息的维护与更新提供便利。
-
公开(公告)号：CN111191673B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201911198692.4
申请日：2019-11-29
Applicant: 广州地理研究所 , 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
Abstract: 本发明涉及一种地表温度降尺度方法及系统，利用土地利用分类数据对MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据和高空间分辨率的被动微波遥感地表温度进行分类，利用三重组合方法对MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据和高空间分辨率的被动微波遥感地表温度进行误差分析，得到不同土地覆盖类型下的热红外和被动微波遥感地表温度的时空权重，对不同土地覆盖类型的时间和空间序列热红外和降尺度被动微波遥感地表温度进行加权计算，得到每个土地覆盖类型的高空间分辨率地表温度。相对于现有技术，本发明实现了不同土地覆盖类型的热红外和被动微波遥感地表温度产品有效融合，得到无云情况下高精度、高分辨率的地表温度。
-
公开(公告)号：CN111191673A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911198692.4
申请日：2019-11-29
Applicant: 广州地理研究所 , 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
Abstract: 本发明涉及一种地表温度降尺度方法及系统，利用土地利用分类数据对MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据和高空间分辨率的被动微波遥感地表温度进行分类，利用三重组合方法对MODIS时间序列数据、热红外地表温度数据和高空间分辨率的被动微波遥感地表温度进行误差分析，得到不同土地覆盖类型下的热红外和被动微波遥感地表温度的时空权重，对不同土地覆盖类型的时间和空间序列热红外和降尺度被动微波遥感地表温度进行加权计算，得到每个土地覆盖类型的高空间分辨率地表温度。相对于现有技术，本发明实现了不同土地覆盖类型的热红外和被动微波遥感地表温度产品有效融合，得到无云情况下高精度、高分辨率的地表温度。
-
公开(公告)号：CN109635309A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811209708.2
申请日：2018-10-17
Applicant: 广州地理研究所
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种地表温度空间降尺度方法，本方法首先定量分析地表温度与地表参数包括不透水面盖度、植被盖度、土壤盖度、NDVI、NDBI、MNDWI、DEM和建筑密度间的相关性及其空间分布差异，然后利用机器学习的随机森林算法建立低空间分辨率地表温度产品与相关地表参数的回归模型，并结合高空间分辨率的地表参数进行预测得到高空间分辨率的地表温度预测值，然后通过地统计学理论的面到点克里格插值方法对随机森林回归模型的残差进行降尺度来提高回归模型残差的空间分辨率，最后将高空间分辨率的随机森林回归模型预测地表温度与面到点克里格插值的残差相加生成高分辨率、高精度地表温度产品，弥补已有地表温度产品空间分辨率不足的缺陷。
-
公开(公告)号：CN111199185B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201911170146.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 广州地理研究所 , 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/143 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于XGBoost学习算法的地表温度降尺度方法、系统及设备，根据不透水面盖度对研究区进行区域划分，结合不同区域低分辨率的城市不透水面盖度、植被盖度、道路密度对地表温度的不同影响程度，以及结合城市下垫面的空间异质性对地表温度的影响，结合低分辨率的热红外影像数据，建立低分辨率的非线性回归模型，并根据高分辨率的上述地表参量和上述非线性回归模型，计算得到整个研究区的高分辨率地表预测温度，相对于现有技术，本发明实现了对空间异质性复杂的城市环境地表温度的高分辨率预测，能更细致地区分道路、建筑物、植被、水体的地表温度，提高城市地表温度预测的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.063 seconds)
