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申请/专利权人：湖南中医药大学
摘要：本申请涉及一种高分辨率干旱指数预测方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法对每个时段的SPEIbase数据分别选择多个不同的时间尺度，通过GEE获取多个与干旱相关的遥感反演的指数、反射率及高程数据作为输入特征在对应时间尺度下的空间分辨率为1km的输入特征的数据，经过网格化、样本均衡化等预处理后，得到均衡样本集；采用均衡样本集构建并训练机器学习模型，采用构建的模型进行SPEI的高空间分辨率预测，将SPEIbase的分辨率从0.5度提高至1km。本方法能够在提高SPEIbase空间分辨率的同时，稳定地获得更高的预测精度。
主权项：1.一种高分辨率干旱指数预测方法，其特征在于，所述方法包括：对每个时段选择某一时间尺度的SPEIbase数据，通过GEE获取对应时间尺度下的空间分辨率为1km的输入特征数据；所述输入特征包括：环境因子、MODIS反射率波段以及高程；根据该时间尺度的SPEIbase像素点和对应尺度下输入特征数据进行网格化、均衡化处理，得到0.5度*0.5度分辨率的均衡样本集；根据所述均衡样本集，构建并训练机器学习模型；将所有所述1km输入特征数据按照0.5度*0.5度的邻域逐像素进行均值滤波处理，然后采用训练好所述机器学习模型对所有均值滤波后的输入特征数据的每个像素点进行预测，得到全国区域1km分辨率的SPEI预测结果；将1km分辨率的SPEI预测结果的空间分辨率降低到0.5度，得到0.5度分辨率的SPEI预测结果；根据所述0.5度分辨率的SPEI预测结果和来自SPEIbase数据的分辨率为0.5度的SPEI，进行SPEI预测结果评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南中医药大学 高分辨率干旱指数预测方法、装置、电子设备和存储介质
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