一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法

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一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法
申请号:CN202510377839
申请日期:2025-03-28
公开号:CN119886587B
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法,包括如下步骤:提取研究区各格点周尺度植被状态指数和土壤含水量的时间序列;根据植被状态指数时间序列得到逐格点的植被异常状况;基于土壤水分位数方法识别研究区的土壤干旱事件,提取逐格点的干旱典型特征;结合干旱事件以及对应的植被异常状况,绘制植被累积距平曲线,通过识别植被恢复的起止时刻之间的间隔来量化植被恢复时长;引入极端梯度提升树模型,训练并预测未来时刻旱情发生后植被的恢复时长。本发明为量化植被恢复时长提供了新的途径,基于机器学习算法建立了干旱影响下植被恢复时长的预测方法,为评估生态系统对干旱的响应提供技术支撑。
技术关键词
植被 梯度提升树模型 异常状况 异常状态 概率分布函数 广义极值分布 指数 曲线 模型预测值 处理器 机器学习算法 序列识别 定义 计算机程序产品 典型 地下水 时间段 生态系统 样本
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