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龍圖騰網獲悉巢湖學院申請的專利基于深度學習的衛星資料降水反演方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120279433B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510336762.7，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權基于深度學習的衛星資料降水反演方法及系統是由王根;葉松;袁松;謝豐設計研發完成，并于2025-03-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的衛星資料降水反演方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的衛星資料降水反演方法及系統，包括將指定時間內預設區域中衛星資料中獲取的數據，作為待分析數據；通過所述確定數據確定第一降水區域，對所述不確定數據進行不確定性估計獲得第二降水區域，在所述第一降水區域和所述第二降水區域內對所述待分析數據進行降雨規模預測獲得降水規模概率；對所述待分析數據進行降水規模特征提取獲得降水規模特征，對所述降水規模概率和所述降水規模特征進行特征融合獲得融合數據；基于衰減率采用所述融合數據構建深度學習降水反演模型，將待反演數據輸出所述深度學習降水反演模型，輸出反演結果。該方法不僅可以提高衛星資料降水反演的精度，可以直接應用于衛星資料降水反演系統中。

本發明授權基于深度學習的衛星資料降水反演方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的衛星資料降水反演方法，其特征在于，包括以下步驟： 將指定時間內預設區域中衛星資料中獲取的數據，作為待分析數據；所述衛星資料包括衛星觀測數據、輔助數據和標簽數據；所述待分析數據包括確定數據和不確定數據；所述確定數據確定性高于所述不確定數據；所述衛星觀測數據包括微波輻射數據、紅外數據、多通道輻射計數據、雷達聯合觀測數據；所述輔助數據包括地形高程、地表類型、大氣再分析數據； 通過所述確定數據確定第一降水區域，對所述不確定數據進行不確定性估計獲得第二降水區域，在所述第一降水區域和所述第二降水區域內對所述待分析數據進行降雨規模預測獲得降水規模概率； 對所述待分析數據進行降水規模特征提取獲得降水規模特征，對所述降水規模概率和所述降水規模特征進行特征融合獲得融合數據； 基于衰減率采用所述融合數據構建深度學習降水反演模型，將待反演數據輸出所述深度學習降水反演模型，輸出反演結果；包括： 計算衰減系數： 其中衰減截面為，波長為，粒子直徑為D，質量加權平均直徑為，歸一化截距為，粒子數濃度為N，粒子直徑的粒子數濃度為，伽馬分布為，溫度為T，粒子直徑D和質量加權平均直徑的粒子尺寸分布函數為，降水粒子尺寸分布的形狀參數為； 根據實地監測降水數據訂正衰減系數，表達式為： 其中訂正后的歸一化截距為，距離地球曲率處的垂直高度為h，高度h的訂正因子為，實際降水為y，預測降水為，開始降雨處于降雨地面的溫度差為，開始降雨處于降雨地面的濕度差為，常數分別為、、，調節因子為，訂正后的衰減系數為； 計算降雨量： 其中降水下降的速度為，降水量為Q； 基于衰減系數、質量加權平均直徑和降雨量的深度學習降水反演模型，獲得調節因子和質量加權平均直徑對訂正后的歸一化截距進行反演，根據反演后的歸一化截距對降雨量進行反演，輸出降水反演結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人巢湖學院，其通訊地址為：238000 安徽省合肥市巢湖經濟開發區半湯路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。