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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补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：CN119784586B 。

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：202510246342.X，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补方法是由徐永明;周颂清;闫逸斐;吉蒙;祝善友设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补方法，首先在时空完整性较好的月合成地表温度数据进行CGAN模型预训练，使得模型在训练过程中均衡地考虑到不同区域特性；再基于日尺度数据进行迁移训练，使其适用于逐日地表温度的插补，并且在插补过程中采用空间渐进插补策略，通过考虑插补区域的背景信息，从云覆盖边缘逐步向云覆盖中心插补消除边缘效应，从而实现对云覆盖区域地表温度的精确插补。

本发明授权一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补方法在权利要求书中公布了：1.一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 基于条件生成对抗网络构建月尺度插补模型，将月尺度的地表温度数据和辅助插补的空间变量作为预训练数据集，对月尺度插补模型进行预训练，空间变量至少包括增强型植被指数EVI、改进归一化水体指数MNDWI和高程；月尺度插补模型包括生成器和判别器，其中，将具有模拟云覆盖的月合成地表温度数据、月合成EVI、月合成MNDWI、高程和云层掩膜数据作为生成器的输入变量，无云的月合成地表温度作为生成器的目标变量，对生成器进行训练；将经过生成器插补的月合成地表温度和真实晴空的月合成地表温度数据分别作为判别器的输入变量，两个输入变量的标签作为判别器的目标变量，对判别器进行训练；通过生成器和判别器的对抗训练，选出经过验证集测试的精度最高的权重参数，将其作为月尺度插补模型的最佳权重参数； 加载最佳权重参数，将日尺度的地表温度数据和辅助插补的空间变量作为迁移训练数据集，对生成器和判别器进行迁移训练，得到日尺度对应的最佳生成器参数，采用加载最佳参数的生成器对逐日地表温度中云覆盖区域的缺失值进行由缺失边缘逐步向缺失中心的渐进插补。

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