一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法

摘要

本发明公开了一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法，包括对原始数据进行预处理得到研究所需的NDVI和LST数据，对于受云污染的NDVI和LST数据利用R中RGISTools包中的IMA平均异常插值法进行缺失数据优化。然后利用ESTARFM模型对NDVI和LST数据分别进行时空融合，得到高时空分辨率数据，结合地表语义信息，建立语义贝叶斯网络，利用语义贝叶斯网络实现对TVDI的预测。本发明的有益效果是：从贝叶斯网络的角度对一区域的干旱情况结合语义信息进行预测，在干旱预测方面提出了一个全新的可适用的方法，同样语义贝叶斯也可以适用于其他领域的预测，是一个可拓展，可多方面适用的预测方法。