[发明专利]一种GIS和深度学习相结合的预测土壤侵蚀模数方法在审
| 申请号： | 201810916824.1 | 申请日： | 2018-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN109239309A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 喻其炳;何赛;白云;张万娟;李小红 | 申请（专利权）人： | 重庆工商大学 |
| 主分类号： | G01N33/24 | 分类号： | G01N33/24;G06T7/00;G06T7/55 |
| 代理公司： | 成都天汇致远知识产权代理事务所(普通合伙) 51264 | 代理人： | 韩晓银 |
| 地址： | 400067 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 土壤侵蚀模数 成像结果 土壤区域 偏移距 成像 预测 水土保持措施 水土流失治理 空间布置 读入 合理性 学习 | ||
1.一种GIS和深度学习相结合的预测土壤侵蚀模数方法，其特征在于：包括以下步骤：
a、将土壤区域成像深度划分为多个深度段；
b、读入一个深度段的预测土壤侵蚀模数；
c、输入深度段的坐标以及偏移距参数；
d、针对当前深度段中的一个深度进行计算土壤侵蚀模数；
e、基于当前深度的土壤侵蚀模数进行积分，从而得到当前深度的成像结果；
f、对当前深度段中的其他深度执行步骤d和e，从而获得偏移距当前深度段的成像结果；
g、对其他深度段执行c和f，从而获得其他深度段的成像结果；
h、对其他深度段执行步骤b至g，从而最终形成土壤区域的成像。
2.根据权利要求1所述的一种GIS和深度学习相结合的预测土壤侵蚀模数方法，其特征在于：根据节点的内存将土壤区域划分为所述多个深度段。
3.根据权利要求1所述的一种GIS和深度学习相结合的预测土壤侵蚀模数方法，其特征在于：所述步骤d包括利用当前深度的成像范围内的所有成像网格点上的侵蚀量时进行插值，从而得到当前深度的土壤侵蚀模数的图像切片。
4.根据权利要求3所述的一种GIS和深度学习相结合的预测土壤侵蚀模数方法，其特征在于：采用双线性插值来进行土壤侵蚀模数的插值。
5.根据权利要求1所述的一种GIS和深度学习相结合的预测土壤侵蚀模数方法，其特征在于：所述步骤d中土壤侵蚀模数的计算步骤包括：
1)计算区域侵蚀强度控制系数和局地侵蚀强度影响因子；
2)对项目工程的各功能区域的划分自动进行地表扰动等级的赋值，根据赋值计算侵蚀模数基础值；
3)根据区域侵蚀强度控制系数和局地侵蚀强度影响因子，利用土壤侵蚀模数估算公式计算项目工程的各功能区域的土壤侵蚀模数。
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