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龍圖騰網(wǎng)獲悉自然資源部第二海洋研究所申請(qǐng)的專利一種全球葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)重構(gòu)方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序獲國(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：CN120235055B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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：202510703955.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種全球葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)重構(gòu)方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序是由張思琪;陳鵬;溫燕峰;張鎮(zhèn)華;黃海清;潘德爐設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種全球葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)重構(gòu)方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及海洋生態(tài)與水色遙感技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種全球葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)重構(gòu)方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序。該方法包括：多源數(shù)據(jù)采集；多源多維度數(shù)據(jù)時(shí)空匹配；多類型數(shù)據(jù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化；異常數(shù)據(jù)過濾與預(yù)處理；反演模型構(gòu)建；葉綠素濃度反演模型訓(xùn)練；獨(dú)立數(shù)據(jù)集模型檢驗(yàn)；待反演時(shí)空數(shù)據(jù)集制作；時(shí)空數(shù)據(jù)集反演，從而顯著提升全球葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)重構(gòu)能力，支持全球葉綠素濃度數(shù)據(jù)的三維日數(shù)據(jù)的制作，為海洋生態(tài)研究與全球范圍三維葉綠素濃度數(shù)據(jù)的估算提供高可靠數(shù)據(jù)支撐。

本發(fā)明授權(quán)一種全球葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)重構(gòu)方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序在權(quán)利要求書中公布了：1.一種全球葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)重構(gòu)方法，其特征在于，所述方法基于多源多類型海洋環(huán)境數(shù)據(jù)并采用集成學(xué)習(xí)模型進(jìn)行葉綠素濃度的三維時(shí)空反演，具體包括以下步驟： 1）多源數(shù)據(jù)采集：獲取并整合來自BGC-Argo剖面觀測(cè)的溫度、鹽度、深度及葉綠素濃度數(shù)據(jù)，海洋混合層深度mlotst數(shù)據(jù)，以及遙感層面的遙感反射率rrs與向下輻照度漫射衰減系數(shù)kd數(shù)據(jù)； 2）三維時(shí)空匹配與融合：針對(duì)BGC-Argo三維剖面數(shù)據(jù)與其余二維遙感數(shù)據(jù)，基于日尺度的時(shí)間窗口及空間近鄰規(guī)則進(jìn)行同一經(jīng)緯度、時(shí)間點(diǎn)的匹配，將相同點(diǎn)位處不同深度的BGC-Argo數(shù)據(jù)與相應(yīng)的mlotst、rrs、kd數(shù)據(jù)融合； 3）多類型數(shù)據(jù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)采集到的不同物理意義與分布特性的特征，分別采用余弦變換、對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換及歸一化的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以突出極端高緯、低緯的差異并拉伸不同量級(jí)的數(shù)值區(qū)域； 4）異常數(shù)據(jù)過濾與預(yù)處理：利用四分位法剔除離群值，并刪除各特征中的無效填充值；在完成數(shù)據(jù)清洗后，將部分?jǐn)?shù)據(jù)劃分為獨(dú)立數(shù)據(jù)集用以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停嘞伦鳛橛?xùn)練數(shù)據(jù)集； 5）反演模型構(gòu)建：基于隨機(jī)森林RF、XGBoost、CatBoost、多層感知器MLP以及K近鄰KNN五類不同原理算法作為基學(xué)習(xí)器，并以RF作為元學(xué)習(xí)器，通過堆疊Stacking策略構(gòu)建集成學(xué)習(xí)反演模型； 6）待反演時(shí)空數(shù)據(jù)集制作：將高空間分辨率的溫、鹽外部數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)一致來源的mlotst、rrs、kd數(shù)據(jù)融合，采用相同的特征預(yù)處理方式生成待反演時(shí)空數(shù)據(jù)集； 7）葉綠素濃度三維數(shù)據(jù)反演：將所述待反演時(shí)空數(shù)據(jù)集輸入通過獨(dú)立數(shù)據(jù)集檢驗(yàn)合格的集成模型，對(duì)各深度層的葉綠素濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將獲得的結(jié)果重構(gòu)為與溫鹽數(shù)據(jù)相同維度的三維格式。

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