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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法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：CN120125952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510607120.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法是由徐青;魏伊迪;殷晓斌;李炎设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感技术领域，涉及一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法，包括：获取低分辨率和高分辨率亮温数据，分割形成一对一匹配的低‑高分辨率数据对，用于亮温超分辨率重建模型；通过集成金字塔池化模块设计改进的U型网络模型，对低分辨率亮温数据进行分辨率重建，获取重建的高分辨率亮温数据，将所有数据进行时空匹配、重采样、剔除高降雨量值、剔除缺失值；在重建的高分辨率亮温数据的基础上，构建DNN反演模型，得到盐度反演结果。本发明不依赖先验知识，能够快速、直接地将低分辨率图像转换为高分辨率盐度数据，在各类海洋环境和极端天气条件下表现出极强的稳定性，对海洋科学研究、资源开发等具有重要意义。

本发明授权一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取低分辨率和高分辨率亮温数据，选取合适的像素对低分辨率和高分辨率数据进行分割，形成一对一匹配的低-高分辨率数据对，在此基础上组成高分辨率数据集和低分辨率数据集用于亮温超分辨率重建模型； 2通过集成金字塔池化模块设计改进的U型网络模型，对输入的低分辨率亮温数据进行分辨率重建，输出得到高分辨率亮温数据； 3获取重建的高分辨率亮温数据，将所有数据进行空间和时间匹配，将所有数据重新采样，根据降雨数据剔除高降雨量值，同时移除所有含有空值的数据，以保证数据的完整性与一致性； 4在重建的高分辨率亮温数据的基础上，对DNN反演模型中所有输入因子进行特征重要性分析，采用SHAP方法量化各输入特征的重要性，通过SHAP值分析，确定输入因子的优先级排序，依据此排序原则，优化设计模型的输入特征集合，确保关键因子在反演模型中的充分利用；然后，针对DNN中包括隐藏层神经元数量、学习率、dropout率在内的关键超参数，通过网格搜索法系统遍历参数组合，并采用K折交叉验证评估各组参数性能，最终选择验证集误差最低的配置作为最优模型，构建具有物理约束的DNN反演模型，结合地理因子与环境因子进行盐度反演，将重建后的高分辨率亮温数据与极化差异特征共同输入DNN反演模型，同时输入时间因子，得到盐度反演结果。

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