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一种流域全尺度水生态系统动态模拟方法及装置
摘要文本
本发明提供一种流域全尺度水生态系统动态模拟方法和装置，应用于环境监测技术领域，包括 : 获取待模拟水生态环境的遥感影像，构建遥感大数据反演模型，得到遥感大数据反演模型的输出；利用改进的卡尔曼滤波对遥感大数据反演模型的输出进行重采样，对FVCOM水动力模型的输出进行验证和率定，按照预设频率，对待模拟水生态环境进行动态连续模拟。本申请针对现有水质模型的模拟结果具有较大的不确定性问题，提供了一种能够通过将GA和ANN结合建立遥感大数据反演模型，能够应用与长期、多尺度、大范围的水生态质量动态监测。
申请人信息
- 申请人:北京师范大学
- 申请人地址:100875 北京市海淀区新街口外大街19号
- 发明人: 北京师范大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种流域全尺度水生态系统动态模拟方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311566753.4 |
| 申请日 | 2023/11/22 |
| 公告号 | CN117637054A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G16C20/20 |
| 权利人 | 北京师范大学 |
| 发明人 | 王国强; 阿膺兰; 王运涛; 王桥 |
| 地址 | 北京市海淀区新街口外大街19号 |
专利主权项内容
1.一种流域全尺度水生态系统动态模拟方法，其特征在于，包括：S1：获取待模拟水生态环境的遥感影像，对选定区域的遥感影像进行预处理，得到预处理后的遥感影像；S2：构建遥感大数据反演模型，将预处理后的遥感影像输入遥感大数据反演模型，得到遥感大数据反演模型的输出；S3：利用改进的卡尔曼滤波对遥感大数据反演模型的输出进行重采样，得到重采样后的遥感大数据反演模型的输出，所述改进的卡尔曼滤波是多粒子重采样和卡尔曼滤波的结合；S4：获取待模拟水生态环境对应的边界条件、水文气象数据和水质空间分布特征指标的初始测量值，并输入FVCOM水动力模型，得到FVCOM水动力模型的输出；S5：利用重采样后的遥感大数据反演模型的输出对所述FVCOM水动力模型的输出进行验证和率定，得到率定后的FVCOM水动力模型；S6：将待模拟区域对应的边界条件、水文气象数据、水质空间分布特征指标的初始测量值输入率定后的FVCOM水动力模型，按照预设频率，对待模拟水生态环境进行动态连续模拟。