基于神经网络算法的植被指数预测方法、系统及设备
文献类型：专利
| 作者 | 荆文龙; 刘杨晓月; 李勇; 杨骥; 夏小琳 |
| 发表日期 | 2020-02-28 |
| 专利号 | CN201910905197.6 |
| 著作权人 | 广东省科学院广州地理研究所 ; 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 国家 | CN |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种基于神经网络算法的植被指数预测方法、系统及设备，通过以植被指数作为因变量，以全球陆地数据同化系统流域地表模型数据集和高程数据作为自变量，构建神经网络模型，利用神经网络模型对目标时间段的植被指数进行预测，获得植被指数预测值。相对于现有技术，本发明解决了现有技术中植被指数缺失问题，用户可利用本发明实现任意时间段的植被指数预测，完善植被指数数据。 |
| 公开日期 | 2020-02-28 |
| 申请日期 | 2019-09-24 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/194005]  |
| 专题 | 资源与环境信息系统国家重点实验室_专利、软件、成果转化 |
| 作者单位 | 1.广东省科学院广州地理研究所 2.中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 荆文龙,刘杨晓月,李勇,等. 基于神经网络算法的植被指数预测方法、系统及设备. CN201910905197.6. 2020-02-28. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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