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申请/专利权人：北京师范大学
摘要：本发明涉及蒸散发量计算技术领域，特别是指一种基于多源遥感数据的蒸散发量计算方法和系统，包括：根据多个站点的实测蒸散发量，使用蒸散发量Preistly‑Taylor公式计算出多个站点的PT修正系数；根据所述多个站点的多源遥感数据，计算得到若干个蒸散发量影响因子数据，并从所述若干个蒸散发量影响因子数据中确定三个蒸散发量关键影响因子数据；将确定的三个蒸散发量关键影响因子数据和对应的作为标签的PT修正系数输入并训练融合物理信息的人工神经网络模型PI‑ANN；使用训练完成的PI‑ANN，对待计算蒸散发量地区的PT修正系数进行预测；根据预测的PT修正系数，使用Preistly‑Taylor公式计算待计算蒸散发量地区的蒸散发量。采用本发明，可以对待计算蒸散发量地区的蒸散发量进行准确计算。
主权项：1.一种基于多源遥感数据的蒸散发量计算方法，其特征在于，所述方法包括：S1、根据多个站点的实测蒸散发量，使用蒸散发量Preistly-Taylor公式计算出多个站点的PT修正系数；S2、根据所述多个站点的多源遥感数据，计算得到若干个蒸散发量影响因子数据，并从所述若干个蒸散发量影响因子数据中确定三个蒸散发量关键影响因子数据；S3、将确定的三个蒸散发量关键影响因子数据和对应的作为标签的PT修正系数，输入并训练融合物理信息的人工神经网络模型PI-ANN；S4、使用训练完成的PI-ANN，对待计算蒸散发量地区的PT修正系数进行预测；S5、根据预测的PT修正系数，使用Preistly-Taylor公式计算待计算蒸散发量地区的蒸散发量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京师范大学 一种基于多源遥感数据的蒸散发量计算方法及系统
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