基于多源数据融合的积雪深度反演方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于多源数据融合的积雪深度反演方法和装置，其中所述方法包括，利用雪深产品获取第一雪深数据，获取站点实测的第二雪深数据以及获取自变量数据；自变量数据包括亮度温度数据、地表覆盖度数据、森林覆盖率数据、海拔高度数据、经纬度数据、地表分类数据和地理坐标；融合第一雪深数据和第二雪深数据得到融合雪深数据；以不同的自变量组合、融合雪深数据作为数据集对随机森林模型进行训练，得到多个雪深预测初始模型；评估多个雪深预测初始模型的预测精度，将预测精度最高的模型作为目标雪深预测模型。本申请将雪深产品和站点实测雪深进行融合，得到融合后的高分辨率雪深数据作为随机森林算法的目标变量，以此来提高模型精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及积雪深度检测，尤其涉及一种基于多源数据融合的积雪深度反演方法和装置。

技术介绍

1、积雪是冰冻圈的重要组成部分，也是众多河流的主要补给和地下水的重要补充，是全球河流湖泊的天然水库。但是，过量降雪和过多的冰雪融水会导致严重的雪灾和洪灾，威胁人类生命安全，对农业、交通等造成负面影响。雪深是重要的积雪参数之一，因此对雪深进行定量监测对于融雪径流预报、水资源管理以及洪水控制等方面都具有重要的作用。

2、积雪遥感领域在雪深的微波遥感方面进行了大量研究，雪深反演算法主要包括被动微波雪深反演和主动微波雪深反演两种方式，但在积雪反演过程中存在各种影响反演精度的因素。例如被动微波的空间分布率低，微波探测的深雪饱和效应，植被、水分等，使得基于被动微波遥感数据的反演结果并不能如实反映积雪属性的地面积雪实际信息。主动微波遥感对雪深比较敏感，但目前没有在时间和空间上满足雪深观测要求的主动微波卫星，无法进行大范围雪深的长时间序列反演。

技术实现思路

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【技术保护点】

1.一种基于多源数据融合的积雪深度反演方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以不同的自变量组合作为输入数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，不同的自变量组合，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对随机森林模型进行训练，得到多个雪深预测初始模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在得到目标雪深预测模型后，还包括：

8.一种基于多源数据融...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源数据融合的积雪深度反演方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以不同的自变量组合作为输入数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，不同的自变量组合，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对随机森林模型进行训练，得到多个雪深预测初始模型，包括：

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：唐兵霞，杨静然，程锟锟，胡菊，葛锡志，陈喆，姚林山，
申请(专利权)人：中科星图维天信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：