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摘要：本发明涉及一种积雪深度融合方法，该方法包括：获取第一区域的多源数据，多源数据包括：积雪深度的初始数据和影响积雪深度的影响数据；基于多源数据，提取第一区域的目标区域的目标初始数据和目标影响数据；获取目标区域的空间地理位置数据，将目标区域的目标初始数据、目标影响数据和空间地理位置数据融合为目标初始数据集；获取融合模型，将目标初始数据集输入融合模型中以获得时空连续的目标积雪深度估计值。本发明方法不仅可以随着积雪深度数据的增加而拓展，而且还可以对现有的积雪深度数据进行有效融合，成为了一种减少开销又便捷高效提高积雪深度估算精度的方法，此外，在融合估算过程中无需人工参与，完全实现了自动化估算。

主权项：1.一种积雪深度融合方法，其特征在于，包括:获取第一区域的多源数据，所述多源数据包括：积雪深度的初始数据和影响积雪深度的影响数据；基于所述多源数据，提取所述第一区域的目标区域的目标初始数据和目标影响数据；将所述目标初始数据进行重投影变换以获得变换初始数据，并将所述目标影响数据与所述变换初始数据进行时空匹配；获取所述目标区域的空间地理位置数据，将所述目标区域的所述目标初始数据、所述目标影响数据和所述空间地理位置数据组合为目标初始数据集，包括：分别获取所述目标区域的所述目标初始数据和所述目标影响数据的第一像元值和第二像元值；将所述第一像元值、第二像元值和所述空间地理位置数据组合为所述目标初始数据集；获取融合模型，将所述目标初始数据集输入所述融合模型中以获得时空连续的目标积雪深度估计值,其中，所述融合模型为通过所述目标初始数据集的训练和精度验证得到的，所述融合模型包括：随机森林模型，所述随机森林模型包括多个随机树模型，将所述目标初始数据集的数据分别输入多个所述随机树模型以获得多个积雪深度估计值；将多个所述积雪深度估计值取平均数作为目标积雪深度估计值；多个所述随机树模型通过如下公式计算所述积雪深度估计值： ，其中，SD为积雪深度估计值，f为所述随机树模型的相应函数表达，SDWESTDC为WESTDC数据的积雪深度值，SDMERRA2为MERRA2数据的积雪深度值,SDERA-Interm为ERA-Interim数据的积雪深度值，SDCMC为CMC数据的积雪深度值，lat为纬度，lon为经度，date所估算雪深所对应的时间，DEM为所估算积雪深度相应的高程值，ff为森林覆盖度，Rou为地表粗糙度，SC为所对应的积雪类型。

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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种积雪深度融合方法