[发明专利]基于分类和回归树算法的植被指数预测方法、系统及设备有效
| 申请号： | 201910905196.1 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110852149B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 荆文龙;李勇;刘杨晓月;杨骥;夏小琳 | 申请（专利权）人： | 广州地理研究所 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06F17/18 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 潘桂生 |
| 地址： | 510075 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于分类和回归树算法的植被指数预测方法、系统及设备，通过以植被指数作为因变量，以全球陆地数据同化系统流域地表模型数据集和高程数据作为自变量，构建分类与回归树模型，利用分类与回归树模型对所述样本数据进行分类并根据所述分类结果预测目标时间段的植被指数，获取植被指数预测结果。相对于现有技术，本发明解决了现有技术中植被指数缺失问题，用户可利用本发明实现任意时间段的植被指数预测，完善植被指数数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分类 回归 算法 植被 指数 预测 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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