买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
申请/专利权人:中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司;北京大学
摘要:本公开是关于一种流域相似性的分类方法及装置、存储介质、设备,涉及大数据处理技术领域,该方法包括:获取当前人居环境的当前环境数据,并基于多个不同特征维度从所述当前环境数据中提取所述当前人居环境的当前环境特征;根据所述当前环境特征确定当前人居环境的当前环境类别,并根据所述当前环境类别对所述当前人居环境进行流域分类,得到当前流域分类结果;确定待分类自然环境的待分类环境特征,并根据所述待分类环境特征以及当前环境特征,确定所述待分类自然环境的目标环境类别;基于所述目标环境类别,将所述待分类自然环境归类到所述当前流域分类结果中,以得到目标流域分类结果。本公开提高了分类结果的准确率。
主权项:1.一种流域相似性的分类方法,其特征在于,包括:获取当前人居环境的当前环境数据,并基于多个不同特征维度从所述当前环境数据中提取所述当前人居环境的当前环境特征,所述特征维度包括流域水源占比维度、流域林地占比维度、流域耕地占比维度、流域居住占比维度、流域山地占比维度、流域海拔维度、流域宅基地占比维度、地形起伏度维度以及气候舒适度维度中的多种;根据所述当前环境特征确定当前人居环境的当前环境类别,并根据所述当前环境类别对所述当前人居环境进行流域分类,得到当前流域分类结果;确定待分类自然环境的待分类环境特征,并根据所述待分类环境特征以及当前环境特征,确定所述待分类自然环境的目标环境类别;基于所述目标环境类别,将所述待分类自然环境归类到所述当前流域分类结果中,以得到目标流域分类结果;所述当前环境特征包括水源占比特征、林地占比特征、耕地占比特征、居住占比特征、山地占比特征、海拔特征、宅基地占比特征、地形起伏度特征以及气候舒适度特征中的多种;其中,所述基于多个不同特征维度从所述当前环境数据中提取所述当前人居环境的当前环境特征,包括:从所述当前环境数据中提取当前人居环境的总面积数据、水源面积数据、林地面积数据、耕地面积数据、居住面积数据、山地面积数据、海拔数据以及宅基地面积数据;根据所述总面积数据、水源面积数据、林地面积数据、耕地面积数据、居住面积数据、山地面积数据以及宅基地面积数据,分别计算水源占比特征、林地占比特征、耕地占比特征、居住占比特征、山地占比特征以及宅基地占比特征;根据所述海拔数据确定海拔特征以及地形起伏度特征,并根据水源占比特征、林地占比特征、耕地占比特征、居住占比特征、山地占比特征、海拔特征、宅基地占比特征以及地形起伏度特征,确定所述气候舒适度特征;所述根据所述海拔数据确定海拔特征以及地形起伏度特征,包括:根据所述海拔数据确定所述当前人居环境的海拔高度,并基于所述海拔高度对所述当前人居环境进行定位,以基于环境定位结果得到所述海拔特征;根据所述海拔数据确定所述当前人居环境的平均海拔高度、最高海拔高度以及最低海拔高度;根据所述当前人居环境的平地面积数据、总面积数据、平均海拔高度、最高海拔高度以及最低海拔高度,确定所述地形起伏度特征;所述根据所述总面积数据以及水源面积数据,计算水源占比特征,包括:基于空间分布维度对所述水源面积数据进行分类,得到地表水面积数据以及地下水面积数据,并根据所述地表水面积数据、地下水面积数据以及总面积数据,确定地表水占比特征以及地下水占比特征;或基于循环周期维度对所述水源面积数据进行分类,得到静态水面积数据以及动态水面积数据,并根据静态水面积数据、动态水面积数据以及总面积数据,确定静态水占比特征以及动态水占比特征;或基于水源利用维度对所述水源面积数据进行分类,得到已开发面积数据以及未开发面积数据,并基于所述已开发面积数据以及总面积数据,计算水资源利用占比特征;所述根据所述总面积数据以及林地面积数据,计算林地占比特征,包括:基于所述林地面积数据确定所述当前人居环境的林地总面积;其中,所述林地面积数据包括林地地图图像、林地卫星图像以及地理信息系统中的林地地理信息中的至少一种;基于所述林地总面积以及当前人居环境的总面积数据,计算所述林地占比特征;所述根据水源占比特征、林地占比特征、耕地占比特征、居住占比特征、山地占比特征、海拔特征、宅基地占比特征以及地形起伏度特征,确定所述气候舒适度特征,包括:根据所述海拔特征以及当前人居环境的地理纬度,计算所述当前人居环境的目标舒适温度;根据所述水源占比特征、林地占比特征、耕地占比特征、居住占比特征、山地占比特征、宅基地占比特征、海拔特征以及地形起伏度特征,确定所述当前人居环境的平均气温、平均相对湿度以及平均风速;根据所述目标舒适温度、平均气温、平均相对湿度以及平均风速,确定所述当前人居环境的人体体感温度,并根据所述人体体感温度确定所述气候舒适度特征。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 北京大学 流域相似性的分类方法及装置、存储介质、设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。