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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京大學(xué)申請(qǐng)的專利一種人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的定量分析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114973018B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210671132.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)一種人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的定量分析方法是由夏南;趙鑫;李滿春;程亮;陳振杰;姜朋輝;王梓宇;高醒;莊蘇丹設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-15向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的定量分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的定量分析方法，該方法包括以下步驟：S1、采用MODISNDVI遙感數(shù)據(jù)表征植被覆蓋、VIIRSDNB遙感數(shù)據(jù)表征人類活動(dòng)強(qiáng)度，通過時(shí)間序列預(yù)處理技術(shù)分別構(gòu)建MTS和VTS兩個(gè)時(shí)間序列；S2、構(gòu)建時(shí)間序列分割技術(shù)，實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的迭代分割；S3、構(gòu)建時(shí)間序列合并與特征提取技術(shù)，通過排序角度法迭代實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的合并，并提取時(shí)間序列特征；S4、通過分析MTS和VTS的時(shí)間序列特征，進(jìn)行MTS和VTS的計(jì)算與空間格局分析，實(shí)現(xiàn)MTS和VTS相關(guān)性的定量化分析。通過融合時(shí)間序列分割、時(shí)間序列合并、空間分析與統(tǒng)計(jì)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋影響的定量化分析。

本發(fā)明授權(quán)一種人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的定量分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的定量分析方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：S1、采用MODISNDVI遙感數(shù)據(jù)表征植被覆蓋、VIIRSDNB遙感數(shù)據(jù)表征人類活動(dòng)強(qiáng)度，通過時(shí)間序列預(yù)處理技術(shù)分別構(gòu)建MTS和VTS兩個(gè)時(shí)間序列；S2、構(gòu)建時(shí)間序列分割技術(shù)，實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的迭代分割；S3、構(gòu)建時(shí)間序列合并與特征提取技術(shù)，通過排序角度法迭代實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的合并，并提取時(shí)間序列特征；S4、通過分析MTS和VTS的時(shí)間序列特征，進(jìn)行MTS和VTS的計(jì)算與空間格局分析，實(shí)現(xiàn)MTS和VTS相關(guān)性的定量化分析；所述通過時(shí)間序列預(yù)處理技術(shù)分別構(gòu)建MTS和VTS兩個(gè)時(shí)間序列，包括以下步驟：S11、基于cf_cvg質(zhì)量控制文件為基礎(chǔ)構(gòu)建VTS，進(jìn)行平滑處理；S12、基于Reliability圖層對(duì)MTS進(jìn)行曲線的平滑操作；S13、通過Savitzky-Golay濾波器對(duì)MTS和VTS進(jìn)行進(jìn)一步平滑處理；S14、通過隨機(jī)選擇部分樣本來確定6鄰域標(biāo)準(zhǔn)差的閾值，移除MTS和VTS中的高值異常值；S15、通過隨機(jī)樣本點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算和人工目視判讀得到標(biāo)準(zhǔn)差閾值；所述通過隨機(jī)選擇部分樣本來確定6鄰域標(biāo)準(zhǔn)差閾值的計(jì)算表達(dá)式包括： 式中，n表示VTS或MTS中的6鄰域集合；xn表示6鄰域集合各元素的數(shù)值；μ表示6鄰域集合的平均值；σ表示6鄰域集合的標(biāo)準(zhǔn)差；m表示6鄰域中有效元素的集合；card表示集合n或集合m的有效長度；xm表示有效值集合m各元素的數(shù)值，即|xm-μ|＝5σ；xi表示時(shí)間序列中的異常值，即|xi-μ|5σ； 表示異常值xi的修正值；所述構(gòu)建時(shí)間序列合并與特征提取技術(shù)，通過排序角度法迭代實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的合并，并提取時(shí)間序列特征，包括以下步驟：S31、利用排序角度法，選擇相鄰擬合線夾角最小、且變化方向一致的兩段子時(shí)間序列，進(jìn)行優(yōu)先合并；S32、對(duì)新合并的時(shí)間序列，再利用最小二乘一階線性回歸算法進(jìn)行擬合曲線并計(jì)算其總體趨勢(shì)，直到任意兩段相鄰的子時(shí)間序列均不滿足合并的要求；S33、當(dāng)合并過程完成后形成新的頂點(diǎn)及分割的子時(shí)間序列，對(duì)所述新的頂點(diǎn)進(jìn)行擬合得到總體趨勢(shì)特征；S34、對(duì)于非頭尾頂點(diǎn)，在一個(gè)日期會(huì)同時(shí)存在前段子時(shí)間序列的結(jié)尾點(diǎn)與后段子時(shí)間序列的開始點(diǎn)，通過計(jì)算該結(jié)尾點(diǎn)與開始點(diǎn)的均值來確定所述非頭尾頂點(diǎn)的具體數(shù)值；S35、當(dāng)分割與合并結(jié)束后，定義并獲得擬合曲線的描述特征；所述通過分析MTS和VTS的時(shí)間序列特征，進(jìn)行MTS和VTS的計(jì)算與空間格局分析，實(shí)現(xiàn)MTS和VTS相關(guān)性的定量化分析，包括以下步驟：S41、通過分析VTS的總體變化趨勢(shì)特征，將人類活動(dòng)變化大的區(qū)域標(biāo)記為V-change區(qū)域，并以此作為分析目標(biāo)區(qū)域；S42、采用高斯擬合方法確定VTS變化趨勢(shì)的閾值；S43、對(duì)所述V-change區(qū)域進(jìn)行植被覆蓋MTS的時(shí)間序列分析；S44、計(jì)算MTS和VTS的時(shí)間序列分析結(jié)果與特征；S45、通過人工方式隨機(jī)選擇一定的樣本點(diǎn)，進(jìn)行樣本點(diǎn)時(shí)間序列相關(guān)特征的標(biāo)注；S46、通過全局莫蘭指數(shù)對(duì)得到的時(shí)間序列特征與結(jié)果進(jìn)行時(shí)空格局分析；S47、基于總體趨勢(shì)、最大趨勢(shì)、時(shí)間滯后及持續(xù)時(shí)間等時(shí)間序列特征，進(jìn)行單變量的莫蘭指數(shù)計(jì)算；S48、對(duì)得到的MTS和VTS最大變化趨勢(shì)特征進(jìn)行分級(jí)，構(gòu)建VII_MOD_level指標(biāo)進(jìn)行兩類特征的綜合，從而直觀展示MTS和VTS的關(guān)系。

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