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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本发明公开了一种基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，首先利用遥感图像跟踪监测灾情过程，并确定灾情范围和区域。然后，通过灾情判别模型，结合地面观测数据，识别成灾情况并给出灾情等级。接着，利用灾情预测模型对积雪深度和气温进行预测，并结合判别模型预测未来灾情发展。最后，利用评估模型对灾情损失进行评估。利用数据融合技术提高冷灾检测的准确性和实时性。该方法采用机器学习算法和深度学习技术与数学建模方法对融合数据进行处理和分析，实现对东北黑土地冷灾的快速识别和评估，为农业生产提供有力支持。
主权项：1.一种基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，其特征在于，步骤如下：步骤（1），利用遥感图像资料的积雪信息、气象观测数据对冷灾背景数据库进行实时更新；步骤（2）利用背景数据库的空间分析操作实现对冷灾的跟踪监测；步骤（3），根据监测结果和空间分析操作所得的特征属性，设计判别模型，对降雪能否成灾进行判别并给出灾情等级；步骤（4），选择适当的冷灾因子和实时更新的冷灾背景数据，利用灰色系统理论和多元回归分析设计预测模型，对未来冷灾的灾情变化进行预测；步骤（5），确定合适的评估指标体系，利用层次分析模型对冷灾造成的损失进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法
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