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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于多源遙感數據融合的極地海冰厚度反演方法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：CN120493210B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510978587.1，技術領域涉及：G06F18/27；該發明授權一種基于多源遙感數據融合的極地海冰厚度反演方法是由謝濤;黃睿設計研發完成，并于2025-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多源遙感數據融合的極地海冰厚度反演方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于多源遙感數據融合的極地海冰厚度反演方法，該方法通過對目標區域內的SAR數據、MODIS數據、AMSR2數據及MIRAS數據進行特征提取，構建圖像和序列特征數據集，利用設計的多模態數據融合網絡對圖像和序列特征數據集進行融合，得到新的序列特征數據集，利用多種機器學習回歸模型對序列特征數據集進行訓練，選取指標最優的機器學習回歸模型用于海冰厚度反演，刪去光學數據，重新訓練得到海冰厚度反演模型，再利用云掩膜數據將目標區域分為有云和無云區域，對有云和無云區域分別應用相應的反演模型。本發明充分融合了各類遙感數據在海冰厚度反演上的優勢，可實現海冰的連續大面積冰厚信息提取，具有更好的普適性。

本發明授權一種基于多源遙感數據融合的極地海冰厚度反演方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多源遙感數據融合的極地海冰厚度反演方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、收集目標區域內的多源遙感數據及相應的原位海冰厚度實測數據； S2、對多源遙感數據進行地理配準，分別得到圖像數據集、序列數據集和物理參數數據集，提取序列數據集的序列特征，得到序列特征數據集，將圖像數據集和序列特征數據集合并為多模態融合數據集，并按照設定比例將多模態融合數據集隨機劃分為第一訓練集和第一測試集； S3、構建多模態數據融合網絡，將第一訓練集輸入多模態數據融合網絡進行訓練，得到訓練后的多模態數據融合網絡； S4、將第一測試集輸入訓練后的多模態數據融合網絡進行特征融合，得到融合后的序列特征數據集，將融合后的序列特征數據集與相應的物理參數數據集合并為海冰厚度反演數據集，并按照設定比例將海冰厚度反演數據集隨機劃分為第二訓練集和第二測試集； S5、將第二訓練集劃分為若干個訓練子集，將各訓練子集分別輸入若干個不同機器學習回歸模型進行訓練，得到海冰厚度反演數據，與相應的原位海冰厚度實測數據進行比對，得到性能評估指標，選取性能評估指標最優的機器學習回歸模型作為海冰厚度反演模型； S6、將第二測試集輸入海冰厚度反演模型，輸出相應的海冰厚度反演數據。

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南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219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”。