【技术实现步骤摘要】
积雪深度获取方法、装置、存储介质和计算机设备
[0001]本申请涉及积雪深度获取的
，具体涉及一种积雪深度获取方法、装置、存储介质和计算机设备。
技术介绍
[0002]积雪深度指的是积雪表面到达地面的垂直深度，传统的积雪深度数据获取方法，通常采用站点观测方法获取，因此每当需要获取积雪深度数据时，才会佢对应的站点进行数据采集，费时费力，且十分不方便，导致获取积雪深度数据的效率十分低下。
技术实现思路
[0003]本申请的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种积雪深度获取方法、装置、存储介质和计算机设备，可以提高获取积雪深度数据的效率。
[0004]本申请实施例的第一方面提供了一种积雪深度获取方法，包括：
[0005]获取站点区域的样本积雪深度数据集、样本日尺度卫星积雪指数数据集和多种样本环境数据集；
[0006]根据所述样本逐日积雪指数数据集、所述样本积雪深度数据集和所述多种样本环境数据数据集，构建所述站点区域的第一多元线性回归模型；
[0007]获取所述站点区域的时...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种积雪深度获取方法，其特征在于，包括：获取站点区域的样本积雪深度数据集、样本日尺度卫星积雪指数数据集和多种样本环境数据集；根据所述样本逐日积雪指数数据集、所述样本积雪深度数据集和所述多种样本环境数据数据集，构建所述站点区域的第一多元线性回归模型；获取所述站点区域的时空完整的站点日尺度卫星积雪指数以及与所述站点日尺度卫星积雪指数时空对应的多种站点环境数据；将所述站点区域的站点日尺度卫星积雪指数和所述多种站点环境数据输入至所述第一多元线性回归模型，得到所述站点区域的站点积雪深度。2.根据权利要求1所述的积雪深度获取方法，其特征在于，所述样本积雪深度数据集包括多个时间段的样本积雪深度，所述样本日尺度卫星积雪指数数据集包括多个时间段的样本日尺度卫星积雪指数，所述多种样本环境数据集包括多个时间段的样本环境数据，各个时间段的样本环境数据分别包括：样本气温、样本高程、样本坡度、样本坡向、样本风速和样本太阳辐射；所述根据所述样本逐日积雪指数数据集、所述样本积雪深度数据集和所述多种样本环境数据数据集，构建所述站点区域的第一多元线性回归模型的步骤，包括：通过以下公式，构建所述第一多元线性回归模型：y＝α
ndsi
X
ndsi
+α
t
X
t
+α
e
X
e
+α
s
X
s
+α
a
X
a
+α
w
X
w
+α
r
X
r
+ε；其中，y为多个时间段的样本积雪深度；α
ndsi
为积雪指数的权重系数；X
ndsi
为多个时间段的样本日尺度卫星积雪指数；α
t
为气温的权重系数；X
t
为多个时间段的样本气温的数据；α
e
为高程的权重系数；x
e
为多个时间段的样本高程的数据；α
s
为坡度的权重系数；X
s
为多个时间段的样本坡度的数据；α
a
为坡向的权重系数；X
a
为多个时间段的样本坡向的数据；α
w
为风速的权重系数，X
w
为多个时间段的样本风速的数据；α
r
为太阳辐射的权重系数；X
r
为多个时间段的样本太阳辐射的数据；ε为残差；通过最小二乘法，获取所述第一多元线性回归模型的积雪指数的权重系数、气温的权重系数、高程的权重系数、坡度的权重系数、坡向的权重系数、风速的权重系数和太阳辐射的权重系数。3.根据权利要求1所述的积雪深度获取方法，其特征在于，所述根据所述样本逐日积雪指数数据集、所述样本积雪深度数据集和所述多种样本环境数据数据集，构建所述站点区域的第一多元线性回归模型的步骤后，还包括：获取所述站点区域的验证积雪深度数据集、验证日尺度卫星积雪指数数据集和多种验证环境数据集；根据所述验证积雪深度数据集、所述验证日尺度卫星积雪指数数据集和所述多种验证环境数据集对所述第一多元线性回归模型进行验证，并根据验证结果调整所述第一多元线性回归模型的第一模型参数。4.根据权利要求1所述的积雪深度获取方法，其特征在于，所述将所述站点区域的站点日尺度卫星积雪指数和所述多种站点环境数据输入至所述第一多元线性回归模型，得到所述站点区域的站点积雪深度的步骤后，还包括：获取位于目标区域的多个所述站点区域的站点日尺度卫星积雪指数数据集、多个所述
站点区域的多种站点环境数据数据集，以及多个所述站点区域的站点积雪深度数据集；根据所述站点...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓娜，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：
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