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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于時(shí)序張量約束的跨尺度遙感植被指數(shù)重建方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120318364B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510809988.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)序張量約束的跨尺度遙感植被指數(shù)重建方法是由白帝城;管小彬;冉昱熙;張弛;劉洋;儲(chǔ)棟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于時(shí)序張量約束的跨尺度遙感植被指數(shù)重建方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種基于時(shí)序張量約束的跨尺度遙感植被指數(shù)重建方法，屬于遙感技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)獲取的遙感數(shù)據(jù)，提取地表反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行波段計(jì)算，得到全時(shí)間序列LandsatNDVI和全時(shí)間序列MODISNDVI，分別作為重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)；提取PIXELQA數(shù)據(jù)作為質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)；根據(jù)質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)、重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)，以及預(yù)先訓(xùn)練的重建模型，得到重建結(jié)果；根據(jù)重建結(jié)果構(gòu)建時(shí)序排列圖，得到重建影像；其中，利用質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)、重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)建立三階張量矩陣，并基于三階張量矩陣構(gòu)建所述重建模型。本發(fā)明有效彌補(bǔ)了高分辨率影像的空間或時(shí)間分辨率不足，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)重建的準(zhǔn)確性和完整性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)序張量約束的跨尺度遙感植被指數(shù)重建方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于時(shí)序張量約束的跨尺度遙感植被指數(shù)重建方法，其特征在于，包括： 根據(jù)獲取的遙感數(shù)據(jù)，提取地表反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行波段計(jì)算，得到全時(shí)間序列LandsatNDVI和全時(shí)間序列MODISNDVI，分別作為重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)； 根據(jù)Landsat8C2L2數(shù)據(jù)中的LandsatQA數(shù)據(jù)，提取PIXELQA數(shù)據(jù)作為質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)； 根據(jù)質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)、重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)，以及預(yù)先訓(xùn)練的重建模型，得到重建結(jié)果； 根據(jù)重建結(jié)果構(gòu)建時(shí)序排列圖，得到重建影像； 其中，利用質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)、重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)建立三階張量矩陣，并基于三階張量矩陣構(gòu)建所述重建模型； 利用質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)、重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)建立三階張量矩陣，并基于三階張量矩陣構(gòu)建所述重建模型，包括： 利用質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)、重建數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)分別生成三階張量矩陣，所述三階張量矩陣包括標(biāo)記張量、重建張量和參考張量； 將重建張量劃分為多個(gè)小區(qū)域，根據(jù)標(biāo)記張量中的異常點(diǎn)和參考張量，對(duì)重建張量進(jìn)行補(bǔ)全，得到所有分塊結(jié)果； 采用滑動(dòng)窗口并行處理所有分塊結(jié)果，將所有分塊結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均得到完整的圖像張量，作為所述重建模型。

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