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龍圖騰網獲悉哈爾濱航天恒星數據系統科技有限公司申請的專利一種基于衛星影像的多時序水體富營養化評估方法、電子設備及存儲介質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：CN119625554B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202411663237.8，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種基于衛星影像的多時序水體富營養化評估方法、電子設備及存儲介質是由宋振強;王眾嬌;姜星宇;王振宇;薛港設計研發完成，并于2024-11-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于衛星影像的多時序水體富營養化評估方法、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：一種基于衛星影像的多時序水體富營養化評估方法、電子設備及存儲介質，屬于衛星遙感定量反演技術領域。為解決精度不能滿足應用要求的問題，本發明設計了混洗模塊并構建DSAT_1D_ShuffleNetV2模塊，實現了通道混洗、多尺度特征提取、深淺特征融合、多注意力信息共享，有效地進行特征信息的挖掘，更精準地指導模型特征信息收集；設計了雙權重對數均方根誤差損失函數Wwrmse指導多時序水體富營養化評估模型的優化；設計的Shuffle_GRUnet模型能夠完成多時期數據相關聯的模型訓練，實現了單時期的數據預測及基于多時期聯動的數據預測。本發明方法穩定、準確地實現多時序衛星遙感影像水體富營養化評估。

本發明授權一種基于衛星影像的多時序水體富營養化評估方法、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于衛星影像的多時序水體富營養化評估方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.采集第一、二、三、四季度水田樣本數據，基于公式計算每個樣點的營養狀態指數，作為目標參數； S2.獲取與樣本數據采集時間相近的多光譜衛星影像數據并預處理，利用預處理后的數據基于公式計算每個樣點的光譜指數，作為輸入參數； S3.分別設計混洗模塊shuffle_block1、shuffle_block2，基于混洗模塊構建DSAT_1D_ShuffleNetV2模塊用于特征數據提?。?步驟S3包括如下步驟： S3.1.shuffle_block1由1個通道分割模塊Channel_Split、5個批量歸一化模塊BN、2個改進的1維多尺度卷積注意力MSCA_1D、3個1維卷積Conv1D1,1、1個深度1維卷積DWConv1D3,1、3個Relu激活函數及1個通道混洗模塊Channel_Shuffle組成； S3.2.shuffle_block2模塊由6個批量歸一化模塊BN、2個改進的1維多尺度卷積注意力MSCA_1D、4個1維卷積Conv1D1,1、2個深度1維卷積DWConv1D3,2，3個Relu激活函數及1個通道混洗模塊Channel_Shuffle組成； S3.3.改進的1維多尺度卷積注意力模塊MSCA_1D由4個不同尺度深度1維卷積DWConv1D，1個1維卷積Conv1D1,1組成； S3.5.DSAT_1D_ShuffleNetV2由1個1維卷積Conv1D3,2、1個1維卷積Conv1D1,1、1個1維最大池化MaxPool3,2、1個全局平均池化GlobaPool、3個shuffle_block2、13個shuffle_block1組成； S4.設計雙權重對數均方根誤差損失函數Wwrmse； S5.基于DSAT_1D_ShuffleNetV2及Wwrmse并結合門控循環神經網絡，設計多時序水體富營養化評估模型Shuffle_GRUnet； Shuffle_GRUnet模型由1個輸入層、1個DSAT_1D_ShuffleNetV2層、1個門控循環神經網絡層、1個全連接層組成； S6.將所述目標參數及所述輸入參數輸入到Shuffle_GRUnet進行訓練，得到最優多時序水體富營養化評估模型； S7.利用最優多時序水體富營養化評估模型，進行目標區域的多時序的水體富營養化評估。

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