摘要
本发明属于资源与环境生态监测技术领域,具体涉及一种基于核植被健康指数的生态干旱监测方法,包括如下步骤:S1、构建kVHI指数;S2、识别生态干旱事件;S3、分析生态干旱事件时空格局和变化趋势;S4、利用创新多模型SHAP解释器分析了生态干旱变化的主要环境因素。本发明首次构建核植被健康指数(kVHI)指数,并基于这一创新指数,利用三维聚类方法识别生态干旱并分析其时空格局和变化趋势,利用创新集成机器学习可解释模型分析了生态干旱变化的主要环境因素。结果显示,kVHI可以有效监测生态干旱,且三维聚类方法有效地从时空角度识别生态干旱事件,集成机器学习可解释模型有效解释了生态干旱的驱动因素。
技术关键词
干旱监测方法
集成机器学习
聚类方法
生态监测技术
归一化植被指数
斑块
机器学习算法
事件识别
核方法
多模型
识别方法
指标
反射率
高密度
栅格
参数
红色
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轮廓系数
空间聚类方法
参数
边缘检测算法
生态系统服务
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三次样条插值法
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聚类算法