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申请/专利权人：长江水利委员会长江科学院
摘要：本发明提供一种基于Landsat遥感与人工智能的平原地下水预测方法，可以实现平原观测点位置地下水的未来水位的精确预测。本发明针对应用需求，对地下水位历史监测数据与Landsat遥感观测数据进行分析处理和时序组合，并利用基于多层GRU深度学习网络构建地下水位预测人工智能模型，自动建立观测数据与地下水位的映射关系，从而实现对观测点地下水位变化规律的有效模拟。实验表明，本发明降低了平原地下水位预测的应用难度，提高了预测的准确性，这对于推动卫星遥感与人工智能技术在地下水方面的深入应用有着非常好的促进作用。
主权项：1.一种基于Landsat遥感与人工智能的平原地下水预测方法，其特征在于包括如下步骤：第一步、获取观测点所在位置的Landsat遥感影像数据，处理并构建观测点的Landsat遥感各波段值的时间变化数据序列；第二步、对地下水位观测数据进行统计分析、异常剔除和缺失补充处理后，构建地下水位的时间变化数据序列；第三步、利用第一步构建的Landsat遥感各波段值的时间变化数据序列和第二步构建的地下水位的时间变化数据序列，组合构建用于人工智能模型预测输入的多向量时间序列样本数据集；第四步、利用深度学习中的门控制循环单元神经网络，构建双层GRU相结合的深度学习网络，形成利用多向量时间序列样本数据集来进行未来地下水位预测输出的人工智能模型；第五步、利用第三步构建的多向量时间序列样本数据集对人工智能模型进行网络训练以获取模型参数，然后向人工智能模型输入新时刻的多向量时间序列数据，获取未来时刻地下水位的变化状况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江水利委员会长江科学院 基于Landsat遥感与人工智能的平原地下水预测方法
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