恭喜南京大学夏南获国家专利权
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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114973018B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210671132.1,技术领域涉及:G06V20/13;该发明授权一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法是由夏南;赵鑫;李满春;程亮;陈振杰;姜朋辉;王梓宇;高醒;庄苏丹设计研发完成,并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法,该方法包括以下步骤:S1、采用MODISNDVI遥感数据表征植被覆盖、VIIRSDNB遥感数据表征人类活动强度,通过时间序列预处理技术分别构建MTS和VTS两个时间序列;S2、构建时间序列分割技术,实现时间序列的迭代分割;S3、构建时间序列合并与特征提取技术,通过排序角度法迭代实现时间序列的合并,并提取时间序列特征;S4、通过分析MTS和VTS的时间序列特征,进行MTS和VTS的计算与空间格局分析,实现MTS和VTS相关性的定量化分析。通过融合时间序列分割、时间序列合并、空间分析与统计等技术,实现人类活动对植被覆盖影响的定量化分析。
本发明授权一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法在权利要求书中公布了:1.一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:S1、采用MODISNDVI遥感数据表征植被覆盖、VIIRSDNB遥感数据表征人类活动强度,通过时间序列预处理技术分别构建MTS和VTS两个时间序列;S2、构建时间序列分割技术,实现时间序列的迭代分割;S3、构建时间序列合并与特征提取技术,通过排序角度法迭代实现时间序列的合并,并提取时间序列特征;S4、通过分析MTS和VTS的时间序列特征,进行MTS和VTS的计算与空间格局分析,实现MTS和VTS相关性的定量化分析;所述通过时间序列预处理技术分别构建MTS和VTS两个时间序列,包括以下步骤:S11、基于cf_cvg质量控制文件为基础构建VTS,进行平滑处理;S12、基于Reliability图层对MTS进行曲线的平滑操作;S13、通过Savitzky-Golay滤波器对MTS和VTS进行进一步平滑处理;S14、通过随机选择部分样本来确定6邻域标准差的阈值,移除MTS和VTS中的高值异常值;S15、通过随机样本点的标准差计算和人工目视判读得到标准差阈值;所述通过随机选择部分样本来确定6邻域标准差阈值的计算表达式包括: 式中,n表示VTS或MTS中的6邻域集合;xn表示6邻域集合各元素的数值;μ表示6邻域集合的平均值;σ表示6邻域集合的标准差;m表示6邻域中有效元素的集合;card表示集合n或集合m的有效长度;xm表示有效值集合m各元素的数值,即|xm-μ|=5σ;xi表示时间序列中的异常值,即|xi-μ|5σ; 表示异常值xi的修正值;所述构建时间序列合并与特征提取技术,通过排序角度法迭代实现时间序列的合并,并提取时间序列特征,包括以下步骤:S31、利用排序角度法,选择相邻拟合线夹角最小、且变化方向一致的两段子时间序列,进行优先合并;S32、对新合并的时间序列,再利用最小二乘一阶线性回归算法进行拟合曲线并计算其总体趋势,直到任意两段相邻的子时间序列均不满足合并的要求;S33、当合并过程完成后形成新的顶点及分割的子时间序列,对所述新的顶点进行拟合得到总体趋势特征;S34、对于非头尾顶点,在一个日期会同时存在前段子时间序列的结尾点与后段子时间序列的开始点,通过计算该结尾点与开始点的均值来确定所述非头尾顶点的具体数值;S35、当分割与合并结束后,定义并获得拟合曲线的描述特征;所述通过分析MTS和VTS的时间序列特征,进行MTS和VTS的计算与空间格局分析,实现MTS和VTS相关性的定量化分析,包括以下步骤:S41、通过分析VTS的总体变化趋势特征,将人类活动变化大的区域标记为V-change区域,并以此作为分析目标区域;S42、采用高斯拟合方法确定VTS变化趋势的阈值;S43、对所述V-change区域进行植被覆盖MTS的时间序列分析;S44、计算MTS和VTS的时间序列分析结果与特征;S45、通过人工方式随机选择一定的样本点,进行样本点时间序列相关特征的标注;S46、通过全局莫兰指数对得到的时间序列特征与结果进行时空格局分析;S47、基于总体趋势、最大趋势、时间滞后及持续时间等时间序列特征,进行单变量的莫兰指数计算;S48、对得到的MTS和VTS最大变化趋势特征进行分级,构建VII_MOD_level指标进行两类特征的综合,从而直观展示MTS和VTS的关系。
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