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申请/专利权人：西北师范大学
摘要：本发明实施例公开了一种基于自迭代级联模型的生态因子空谱时序预测方法。其中方法包括：获取研究区多时段的某一生态因子数据；对初始数据进行处理生成空间分布数据；像元统计多时段生态因子作为样本数据。预测模型为一种级联模型ASMLP,由三个模块构成，分别提取样本数据空间信息和特征时间信息，以及融合两个信息层预测输出，此外通过将输出值作为一个新的特征值通道迭代预测输出。本发明实施例可以为生态因子的空间演化量化分析提供支撑，将像元作为级联模型的输入的样本数据，通过生态因子的变化预测其输出。所提出的级联时序预测模型能够挖掘样本数据的空域信息和时域特征信息，消除了像元相互独立这一缺点，保证了空间的连续性。此外迭代预测机制能够保证在时序预测中时间上的连续性。
主权项：1.一种基于自迭代级联模型的生态因子空谱时序预测方法，其特征在于，包括：a.获取区域多时段遥感数据，计算生态因子信息；b.像元统计生态因子空间分布，作为样本数据集；c.提取样本集空间信息；d.计算特征信息权重；e.空域与特征域信息融合；f.迭代预测下一时间节点生态因子含量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北师范大学 一种基于自迭代级联模型的生态因子空谱时序预测方法
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