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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)安大學(xué)申請(qǐng)的專利一種微波遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像降尺度方法獲國(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：CN116310778B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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：202211101688.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種微波遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像降尺度方法是由吳田軍;楊辰飛;董文;駱劍承;張新;席江波;王長(zhǎng)鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種微波遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像降尺度方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種微波遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像降尺度方法。本發(fā)明利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像與降尺度因子之間的關(guān)系進(jìn)行非線性擬合，建立非線性關(guān)系模型；模型訓(xùn)練速度快、泛化能力強(qiáng)，不易受到模型參數(shù)等不確定性因素的影響，考慮的自變量較多，對(duì)復(fù)雜區(qū)域更適應(yīng)；從而避免了復(fù)雜物理機(jī)理的降尺度方法，同時(shí)運(yùn)用了微波遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，提高了微波遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像的空間分辨率。

本發(fā)明授權(quán)一種微波遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像降尺度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種微波遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像降尺度方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，獲取微波遙感反演產(chǎn)品中的大尺度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像，并且以平均值的方式計(jì)算源大尺度網(wǎng)格內(nèi)的柵格特征；從微波遙感反演產(chǎn)品產(chǎn)品數(shù)據(jù)中選擇輔助數(shù)據(jù)，將所有種類的輔助數(shù)據(jù)重采樣至源大尺度； 步驟2，建立大尺度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像及大尺度的多種輔助數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系的預(yù)測(cè)模型，利用XGBoost算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到大尺度的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型； 步驟3，將大尺度的輔助數(shù)據(jù)作為大尺度的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型的輸入，大尺度的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型輸出預(yù)測(cè)的大尺度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像的像元值；再根據(jù)預(yù)測(cè)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像和源大尺度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像，計(jì)算得到土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像在源大尺度上的殘差； 步驟4，對(duì)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像在源大尺度上的殘差進(jìn)行克里金插值重采樣至小尺度，得到土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像在小尺度上的殘差； 步驟5，對(duì)大尺度的輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣至小尺度，得到小尺度的輔助數(shù)據(jù)；將小尺度的輔助數(shù)據(jù)輸入大尺度的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型，得到小尺度上未經(jīng)殘差校正的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像的預(yù)測(cè)值；再將小尺度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像的預(yù)測(cè)值加上土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像在小尺度上的殘差，得到經(jīng)過殘差校正的小尺度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)圖像。

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