一种基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法技术

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及时空遥感、数学建模分析、多源数据融合技术，具体涉及一种基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法。

技术介绍

1、在中国东北，冷灾是常见的自然灾害，尤其在高寒地区，大量降雪和持续低温天气会对农业造成严重危害。为了对东北地区冷灾进行有效监测和评估，遥感技术作为一种新兴的技术手段，提供了实时获取大范围地面信息的能力。然而，如何将遥感数据与地面观测数据相结合，以实现对东北地区冷灾的有效监测和评估，仍是一个亟待解决的问题。

2、近年来，一些研究工作开始探索利用遥感技术进行东北区冷灾监测评估的方法。研究利用遥感资料进行灾情监测，结合地面观测数据，提出了一些模型和方法，如灾情判别模型、预测模型和评估模型。这些模型和方法在一定程度上提高了灾情监测评估的准确性。

3、然而，这些研究工作也存在一定的局限性。首先，模型的参数选取和标准主要依赖于人工经验，缺乏系统性。其次，模型参数体系不够完善，需要进一步优化。因此，如何改进和完善现有方法，以实现对灾情的准确监测和评估，仍是一个值得进一步研究的课题。

4、本专利技术旨在提供一种改进的灾本文档来自技高网...

【技术保护点】

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：

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，其特征在于，所述步骤（1）中，对于背景数据库实时更新包括：

3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，其特征在于，所述步骤（2）中，对冷灾跟踪监测包括：

4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，其特征在于，所述步骤（3）中，对判别模型的设计包括：

5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的东北黑土地冷灾监测方法，其特征在于，所述步骤（4）中，对未来冷灾灾情变化预测包括：...

【技术特征摘要】

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：

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，其特征在于，所述步骤（1）中，对于背景数据库实时更新包括：

3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，其特征在于，所述步骤（2）中，对冷灾跟踪监测包括：

4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的黑土地冷灾监测方法，其特征在于，所述步骤（3）中，对判别模型的设计包括：

5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合...

【专利技术属性】
技术研发人员：田莉，韩浩宇，
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：