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龙图腾网获悉成都大学申请的专利陆地水储量变化格网数据处理方法及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120030911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510474664.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权陆地水储量变化格网数据处理方法及存储介质是由罗川江;崔立鲁设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本陆地水储量变化格网数据处理方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种陆地水储量变化格网数据处理方法及存储介质，属于预测目的的数据处理领域。为解决对陆地水储量变化格网数据降尺度处理过程中处理精度损失问题，本发明首先获取研究区域的两类水文气象格网数据与多源原始陆地水储量变化格网数据；运用广义三角帽法和最小二乘法，融合多源原始数据，得到融合数据；对研究区域格网点，逐一剔除第一水文气象格网数据的元素，输入LSTM预测模型，经残差改正法模拟，筛选出影响精度超阈值的关键水文气象元素；按关键元素划分格网点子区域，基于LSTM预测模型和残差改正法训练各子区域，获得最优模型与对应数据子集；利用最优模型修正含极值点月份的数据，得到最终结果。本发明用于遥感系统，具有高精度优点。

本发明授权陆地水储量变化格网数据处理方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种陆地水储量变化格网数据处理方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取研究区域内的第一水文气象格网数据和第二水文气象格网数据以及多种来源的原始陆地水储量变化格网数据； 步骤S2：采用广义三角帽法和最小二乘法，融合多种来源的原始陆地水储量变化格网数据，获得融合后陆地水储量变化格网数据； 步骤S3：针对研究区域的任一个格网点，逐个排除第一水文气象格网数据中的每一个水文气象元素后，输入LSTM预测模型，并通过残差改正法获得模拟的陆地水储量变化格网数据，保留对模拟的陆地水储量变化格网数据精度影响大于预设阈值的水文气象元素作为关键水文气象元素； 步骤S4：将关键水文气象元素完全相同的格网点划分为一个子区域；针对每个子区域，基于LSTM预测模型和残差改正法训练并获得最优LSTM预测模型，并利用所述最优LSTM预测模型获得针对所述每个子区域的陆地水储量变化格网数据，并构成第一陆地水储量变化格网数据的子集； 步骤S5：针对每个子区域和融合后陆地水储量变化格网数据中包含极值点的月份，利用所述最优LSTM预测模型获得关于所述月份的陆地水储量变化格网修正数据，并使用关于所述月份的陆地水储量变化格网修正数据替换掉关于所述月份的第一陆地水储量变化格网数据，获得最终陆地水储量变化格网数据； 所述残差改正法包括如下步骤： 将LSTM预测模型输出的陆地水储量变化格网预测数据和融合后陆地水储量变化格网数据作差后，再经插值获得作为改正数据的第二残差格网数据； 将第一水文气象格网数据和融合后陆地水储量变化格网数据同时作为LSTM预测模型的输入，获得陆地水储量变化格网预测数据； 将陆地水储量变化格网预测数据和融合后陆地水储量变化格网数据作差，得到第一残差格网数据，然后使用克里金插值法将第一残差格网数据插值为第二残差格网数据； 将第二水文气象格网数据作为LSTM预测模型的输入，得到第二陆地水储量变化格网数据，且将第二陆地水储量变化格网数据与第二残差格网数据相加，得到目标陆地水储量变化格网数据。

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