摘要
本发明公开了一种动态DEM空间插值方法,针对DEM数据进行填洼、流向分析、汇流累积量计算,采用最小集水面积阈值法提取自然子流域单元;构建地形特征矩阵,通过改进的自组织映射网络对一级流域进行精细化二级分类,经边界处理生成水文响应单元并建立水文属性库;融合多源数据,补充下垫面、降雨等属性插值,构建插值辅助参数体系;将流域划分为规则网格作为神经元,构建包含动态状态和静态属性的动态神经网络,通过动态激活函数和损失函数优化实现DEM修正参数的非线性映射。该方法克服了传统插值算法未考虑水文边界约束、神经网络模型拓扑结构固定等缺陷,提升了复杂地形区DEM插值精度与水文模拟效果。
技术关键词
空间插值方法
水文
地形特征
动态神经网络
动态网格
融合多源数据
协同克里金法
汇流
土壤渗透系数
水流
损失函数优化
指数
矩阵
算法
参数
栅格
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水文时间序列预测
最佳特征子集
模型构建方法
特征选择方法
机器学习模型
动态神经网络
策略
融合分类器
残差网络
移动平台
数据生成方法
监督学习算法
多步预测方法
时序
序列