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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利全覆蓋日尺度AOD反演方法、裝置及系統和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：CN119939266B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510000152.X，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權全覆蓋日尺度AOD反演方法、裝置及系統和存儲介質是由王威;李冰倩;曲晨堯;伍芝民設計研發完成，并于2025-01-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本全覆蓋日尺度AOD反演方法、裝置及系統和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種全覆蓋日尺度AOD反演方法、裝置及系統和存儲介質，該方法包括：采用線性插值方法對站點數據、氣象數據集、地形數據集和人口數據進行處理，并與MAICAAOD進行時空匹配，得到建模數據集；對MAICAAOD進行三角形不規則網絡插值，得到初步的日AOD數據和年均AOD數據；基于初步日AOD數據和年均AOD數據，構建多層LGBM模型，并進行多步模擬來糾正填補誤差，得到調整最優預測模型；基于建模數據集，利用最優預測模型進行估算，得到區域內全覆蓋的日AOD產品。本發明得到的日AOD產品與監測站點的實測數據基本一致，同時能夠獲取100％全覆蓋的產品，具有良好的時空連續性。與此同時，恢復的AOD的產品與原始數據一致，具有較強的準確性和可靠性。

本發明授權全覆蓋日尺度AOD反演方法、裝置及系統和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種全覆蓋日尺度AOD反演方法，其特征在于，所述方法包括： 采用線性插值方法對站點數據、氣象數據集、地形數據集和人口數據進行處理，得到預處理數據，將所述預處理數據與MAICAAOD進行時空匹配，得到建模數據集； 對MAICAAOD進行三角形不規則網絡插值，得到初步的日AOD數據和年均AOD數據； 基于初步的日AOD數據和年均AOD數據，構建多層LGBM模型，并進行多步模擬來糾正填補誤差，得到調整最優預測模型； 基于所述建模數據集，利用所述最優預測模型進行估算，得到區域內全覆蓋的日AOD產品； 基于初步的日AOD數據和年均AOD數據，構建多層LGBM模型，并進行多步模擬來糾正填補誤差，得到調整最優預測模型，包括： 構建多層LGBM模型；在所述多層LGBM模型中，第一層以初步獲取的全覆蓋AOD產品和年均AOD作為主要解釋變量，對季均值進行填補，第二層以年、季AOD產品作為解釋變量測算月均AOD值，第三層利用年、季、月AOD產品填補周AOD，最后一層以年、季、月、周為解釋變量，大規模填補日AOD；其中，最后一層的計算公式表示為： 其中，AODDailyi,j表示指定像素點i,j的真實日AOD水平；LGBM表示最后一層LGBM模型；AODYeari,j表示初步獲取的年均AOD；AODQuarterlyi,j表示第一層模型獲取的季均AOD；AODMonthlyi,j表示第二層模型獲取的月均AOD；AODWeeklyi,j表示第三層模型獲取的周AOD；NDVIi,j表示指定像素點i,j的歸一化植被指數值；DEMi,j表示指定像素點i,j的高程值；POPi,j表示指定像素點i,j的人口數據。

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