[发明专利]一种基于最大水深记录和机器学习的湖泊水量估算方法在审
| 申请号： | 202210896820.8 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115345069A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 宋春桥;詹鹏飞 | 申请（专利权）人： | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F119/02 |
| 代理公司： | 江苏致邦律师事务所 32230 | 代理人： | 尹妍;徐蓓 |
| 地址： | 210008 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最大水深记录和机器学习的湖泊水量估算方法，分析和挖掘一定数量样本的实测湖泊建立其最大水深测量结果和周边地形地貌、空间形态等参数与对应的湖泊总水量的内在关系，利用XGBoost机器学习模型，构建了区域尺度湖泊水量估算的有效方法。本发明方法通过仅利用湖泊最大水深记录和可公开获取数据源产生的空间参数来估算湖泊水量信息不仅具有较高的模型精度，还极大地降低了对全湖实测的时间和经济成本。本发明尤其适用于空间尺度大、自然环境条件复杂、难以到达以及资料匮乏地区的湖泊的测量工作，有望为湖泊水量预测提供一种有效的方法，并有利于区域湖泊水资源管理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大 水深 记录 机器 学习 湖泊 水量 估算 方法 | ||
【主权项】：
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