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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种利用卫星遥感数据反演海洋三维温盐场的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：CN115712807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211496372.9，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种利用卫星遥感数据反演海洋三维温盐场的方法是由高峰;毛锴;张绍晴;李云波;钟健;刘厂设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用卫星遥感数据反演海洋三维温盐场的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用卫星遥感数据反演海洋三维温盐场的方法，属于海洋观测领域；具体为首先，针对待处理的海洋区域，获取历史数据构建训练集；然后，构建基于U‑Net神经网络的深度学习网络模型；通过在不同卷积层建立跳跃连接，使不同卷积层中的所有信息都能在上采样过程中得到保留。接着，利用训练集对深度学习网络进行训练，得到智能反演模型。最后，输入待采集时刻的卫星遥感数据，利用智能反演模型得到对应的海洋三维温盐场；本发明由于加入了时间变量使得反演模型具备了学习时间规律特征的能力。在保证实际可行性前提下提高了反演精确度，卫星遥感数据的利用价值和利用效率，同时具备良好的通用性。

本发明授权一种利用卫星遥感数据反演海洋三维温盐场的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用卫星遥感数据反演海洋三维温盐场的方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一，针对待处理的海洋区域，获取历史卫星遥感数据和海洋历史再分析数据，分别构建训练样本数据集和训练标签数据集； 所述卫星遥感数据包括SST、SSS和SSH，每种数据分别是一个二维矩阵；同时，将各卫星遥感数据根据各自的时刻打上相应的时间标签，构成时间二维矩阵；然后，将3个卫星遥感数据的二维矩阵和时间二维矩阵合并成4层的三维矩阵，即构建出训练样本数据集S＝{S1,S2,...,Sn}；同时，提取历史再分析资料中对应时刻的温盐场，构建训练标签数据集L＝{L1,L2,...,Ln}； 步骤二，构建基于U-Net神经网络的，包括卷积层、跳跃连接、下采样和上采样的深度学习网络模型；通过在不同卷积层建立跳跃连接，使不同卷积层中的所有信息都能在上采样过程中得到保留； 步骤三，利用训练样本数据集和训练标签数据集对深度学习网络进行训练，得到智能反演模型； 具体步骤为： 首先，人为根据实际需要设定深度学习网络的超参数：学习率和训练次数； 然后，将训练样本数据集S＝{S1,S2,...,Sn}，以4层图片的形式输入深度学习网络中； 其中，输入数据为4*512*512；通过2次卷积变为16*512*512的三维特征矩阵S1；该矩阵S1将流向两条不同的路径： 一条路径是下采样，通过池化操作水平网格数缩小2倍，变成16*256*256，并通过2次卷积变为32*256*256的矩阵特征S2； 矩阵特征S2继续流向两条不同的路径：一条为下采样，通过池化操作水平网格数缩小2倍，变成32*128*128，并通过2次卷积变为64*128*128的矩阵特征S3； 矩阵特征S3继续流向两条不同的路径：一条为下采样，通过池化操作水平网格数缩小2倍，变成64*64*64，并通过2次卷积变为128*64*64的矩阵特征S4； 矩阵特征S4继续流向两条不同的路径：一条为下采样，通过池化操作水平网格数缩小2倍，变成128*32*32的矩阵特征S5，并通过2次卷积输出；另一条为跳跃连接，矩阵特征S4与经上采样的特征矩阵S5合并，形成64*64*64的特征矩阵S6，并通过2次卷积输出； 矩阵特征S3另一条为跳跃连接，该矩阵与经上采样的特征矩阵S6合并，形成128*128*128的特征矩阵S7，并通过2次卷积输出； 矩阵特征S2另一条为跳跃连接，该矩阵与经上采样的特征矩阵S7合并，形成64*256*256的特征矩阵S8，并通过2次卷积输出； 矩阵特征S1另一条路径是跳跃连接，该矩阵将与上采样得到的特征矩阵S8合并，形成32*512*512的特征矩阵并通过2次卷积输出； 接着，采用Adam梯度下降法作为优化器，MSEloss损失函数作为代价函数，激活函数采用ReLU；采用自适应学习率的方法逐步对U-Net神经网络中的参数进行训练，通过多次的迭代循环后得到最优的参数，将最优参数下的深度学习网络作为智能反演模型； 步骤四，输入新时刻下采集的卫星遥感数据，利用智能反演模型得到对应的海洋三维温盐场。

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