摘要
本申请涉及一种林草植被退化早期预警信号识别方法,包括:获取研究区域的地理数据;基于地理数据根据植被指数得到植被显著退化区域;基于植被显著退化区域识别植被负突变点;基于识别的植被负突变点结合植被指数筛选出影响植被负突变的关键影响因子;将关键影响因子作为自变量,植被指数作为因变量,进行模型训练,并通过SHAP方法计算关键影响因子引起的植被变化量,将植被变化量正负转变的临界点确定为关键影响因子的作用阈值,得到林草植被退化早期预警信号。本申请通过获取的地理数据结合植被指数全面考虑影响植被退化因素,可以精确识别林草植被退化的早期预警信号,适用于不同生态系统、不同区域,为不同生态系统管理策略的制定提供科学支撑。
技术关键词
植被
信号识别方法
因子
随机森林模型
情景
机器学习模型
数据
风险
NDVI时间序列
气候
时空分布特征
生态系统
构建预测模型
夜间灯光
管理策略
数值
算法
系统为您推荐了相关专利信息
评测系统
建模方法
评测方法
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策略生成方法
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文本
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稀土矿
找矿方法
示踪元素
多源遥感数据
深度学习模型