集成机器学习的自然植被对气候变化响应研究

发布时间: 2022-12-23

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式：技术许可

成果类型：发明专利

行业领域：

电子信息技术,计算机及网络技术

成果介绍

本项目集成多源遥感数据反演、机器学习、气象信息智能处理等技术，选择长江生态屏障保护区上游的四川省作为研究区，利用多元遥感数据协同反演技术实现归一化植被指数、植被净初级生产力、叶面积指数、植被生物量等自然植被参数定量化反演。选取降水、温度、蒸散量、土壤湿度等气象要素数据作为气候指示因子，通过气候变化趋势系数、距平、分形插值等方法，结合四川区域高程和坡度等地形要素，研究温度和降水气候要素的变化特征，实现降水利用效率等参数提取。利用机器学习强大的非线性表达和预测能力，以植被参数为因变量、气候因子为自变量构建高精度、强泛化的植被与气候响应关系模型，实现自然植被成长状况对气候变化的响应时空分析。通过分析不同植被降水利用效率时空分布，探究自然植被对气候变化的时空响应特征，建立长江上游生态平衡屏障区植被对气候响应关系模型，实现气候因子对植被参数影响的定量监测与分析。

成果亮点

1.利用光学遥感机理对自然植被特征参数进行反演，实现了复杂地理环境下自然植被监测参数的高精度提取；2.集成机器学习技术和烟感物理原理，构建了基于极端梯度提升模型的植被含水量反演模型、基于梯度提升决策树的植被物候反演模型、基于随机森林的土壤含水量遥感反演等。3.实现了从时间序列和空间序列两个角度的植被参数对气候要素的响应关系研究，并研发了植被参数-气候遥感定量反演产品和软件。

团队介绍

产学研合作单位：成都信息工程大学，电子科技大学；第一完成人：何磊，博士，副教授，2011-2013年公派美国加州大学圣巴巴拉分校进行博士联合培养，2016年获电子科技大学检测技术与自动化装置专业博士学位。现任软件工程学院气象空间信息工程系专任教师，系主任；担任四川省高性能计算专委会副主任委员；四川省科技协同创新促进会专家委员，主持纵横向科研和工程项目20余项，包含国家科技部全球变化与应对重大专项等。

成果资料

成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2023-01-03

朱玉玲

智慧云律网络有限公司

董事长

综合评价

本成果可具有有较好的盈利能力和成长能力。该项目成果已经完成产品研发，建议进一步加快医疗器械产品注册证获批，以及产业化企业的落实。建议该成果优先在长三角、珠三角、京津地区转化，以技术入股（优先考虑）或技术转让的方式进行合作。

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