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申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司

摘要：本发明涉及基于遥感与水文监测数据的水利地图动态生成方法及系统，收集遥感数据和水文监测数据并进行信息匹配，利用遥感数据进行特征指数计算，得到多种特征参数，以某一种特征参数多点的计算值与各点所对应的水文监测数据进行多种方式的拟合，计算各拟合式的相关性系数；选相关性高的进行精度评价，选择最优算法进行水文监测数据的模拟，生成相关的水利地图。本发明能够充分发挥遥感数据与水文监测数据的优势，通过构建水利地图动态生成方法及系统，实现大范围水利地图的动态生成，对于区域水利信息的综合获取与利用具有重要意义。

主权项：1.基于遥感与水文监测数据的水利地图动态生成方法，其特征是，包括步骤如下：S1.收集目标区域的长时间序列的多源遥感数据以及区域内水文监测信息，并按照时间顺序进行数据整理；S2.对整理后的遥感数据与水文监测数据进行信息匹配，以相同时间获取的同一位置的遥感影像上像素点的光谱值和水文监测数据作为一组信息，并划分数据集；S3.利用遥感数据进行特征指数计算，得到多种特征参数，以某一种特征参数某一点的计算值为Xm,n，以该点所对应的水文监测数据为Ym,n值，其中m为特征参数种类，n为该参数的点位编号，利用建模数据中的同一特征参数的多点位数据获取多组对应的Xm,n、Ym,n值并进行拟合，对所有种特征参数种类m均进行上述操作，均利用多种拟合方式进行拟合，分别计算各拟合方式下Xm,n与Ym,n之间的相关性系数R2；所述的相关性系数R2的计算方法如下： ， y i表示第i个水文监测数据的真实值，表示第i个样本经过算法计算后得到的预测值；表示水文监测数据真实值的均值；S4.选择相关性最高的N个拟合式对算法进行精度评价；所述的精度评价是先计算均方根误差RMSE，再根据计算得到的相关性系数R2与均方根误差RMSE按照一定权重计算算法评价综合指数AECI，选择AECI最高的为最优算法；均方根误差计算方法如下所示： ，其中n为样本个数；xi为水文监测数据的预测值；yi为水文监测数据的实测值；算法评价综合指数AECI，计算公式如下所示： ，式中：p为权重调节因子，取值范围在0-1之间，受算法使用区域、时间的因素影响；R2为相关性系数；RMSE为均方根误差；S5.根据精度评价结果选择最优算法进行水文监测数据的模拟，得到目标区域的水文监测数据反演结果，再将多种水文监测参数数据以不同的图层方式显示在遥感图中，生成相关的水利地图；S6.随着遥感数据与水文监测数据的更新及时生成最新的水利地图，并通过显示系统进行展示。

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