一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法[发明专利]

专利名称：一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法
专利类型：发明专利
发明人：李军利,王伟印,周成,邢文文,渠鸿娇,曹秀
申请号：CN202111106874.1
申请日：20210922
公开号：CN114580700A
公开日：
20220603
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法，包括对原始数据进行预处理得到研究所需的NDVI和LST数据，对于受云污染的NDVI和LST数据利用R中RGISTools包中的IMA平均异常插值法进行缺失数据优化。

然后利用ESTARFM模型对NDVI和LST数据分别进行时空融合，得到高时空分辨率数据，结合地表语义信息，建立语义贝叶斯网络，利用语义贝叶斯网络实现对TVDI的预测。

本发明的有益效果是：从贝叶斯网络的角度对一区域的干旱情况结合语义信息进行预测，在干旱预测方面提出了一个全新的可适用的方法，同样语义贝叶斯也可以适用于其他领域的预测，是一个可拓展，可多方面适用的预测方法。

申请人：安徽农业大学
地址：230036 安徽省合肥市蜀山区长江西路130号安徽农业大学资源与环境学院
国籍：CN
代理机构：南京君陶专利商标代理有限公司
代理人：李国政
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