【摘 要】
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高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要.大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能.以重构汉江流域归一化植被指数(Nor
【机 构】
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中国地质调查局地球物理调查中心,河北廊坊 065000;自然资源要素耦合过程与效益重点实验室,北京 100055;四川大学建筑与环境学院,四川成都 610065;中国地质调查局地球物理调查中心,河北廊
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高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要.大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能.以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选.同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化.研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段.
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