【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(N
【机 构】
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中国地质调查局地球物理调查中心,自然资源要素耦合过程与效益重点实验室,四川大学建筑与环境学院,中国农业大学土地科学与技术学院
【基金项目】
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中国地质调查局“汉江流域丹江口—钟祥段自然资源多要素综合调查(编号:DD20208024)”项目资助。
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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
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