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龙图腾网获悉哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司申请的专利一种基于卫星影像的多时序水体富营养化评估方法、电子设备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：CN119625554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411663237.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于卫星影像的多时序水体富营养化评估方法、电子设备及存储介质是由宋振强;王众娇;姜星宇;王振宇;薛港设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星影像的多时序水体富营养化评估方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种基于卫星影像的多时序水体富营养化评估方法、电子设备及存储介质，属于卫星遥感定量反演技术领域。为解决精度不能满足应用要求的问题，本发明设计了混洗模块并构建DSAT_1D_ShuffleNetV2模块，实现了通道混洗、多尺度特征提取、深浅特征融合、多注意力信息共享，有效地进行特征信息的挖掘，更精准地指导模型特征信息收集；设计了双权重对数均方根误差损失函数Wwrmse指导多时序水体富营养化评估模型的优化；设计的Shuffle_GRUnet模型能够完成多时期数据相关联的模型训练，实现了单时期的数据预测及基于多时期联动的数据预测。本发明方法稳定、准确地实现多时序卫星遥感影像水体富营养化评估。

本发明授权一种基于卫星影像的多时序水体富营养化评估方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星影像的多时序水体富营养化评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集第一、二、三、四季度水田样本数据，基于公式计算每个样点的营养状态指数，作为目标参数； S2.获取与样本数据采集时间相近的多光谱卫星影像数据并预处理，利用预处理后的数据基于公式计算每个样点的光谱指数，作为输入参数； S3.分别设计混洗模块shuffle_block1、shuffle_block2，基于混洗模块构建DSAT_1D_ShuffleNetV2模块用于特征数据提取； 步骤S3包括如下步骤： S3.1.shuffle_block1由1个通道分割模块Channel_Split、5个批量归一化模块BN、2个改进的1维多尺度卷积注意力MSCA_1D、3个1维卷积Conv1D1,1、1个深度1维卷积DWConv1D3,1、3个Relu激活函数及1个通道混洗模块Channel_Shuffle组成； S3.2.shuffle_block2模块由6个批量归一化模块BN、2个改进的1维多尺度卷积注意力MSCA_1D、4个1维卷积Conv1D1,1、2个深度1维卷积DWConv1D3,2，3个Relu激活函数及1个通道混洗模块Channel_Shuffle组成； S3.3.改进的1维多尺度卷积注意力模块MSCA_1D由4个不同尺度深度1维卷积DWConv1D，1个1维卷积Conv1D1,1组成； S3.5.DSAT_1D_ShuffleNetV2由1个1维卷积Conv1D3,2、1个1维卷积Conv1D1,1、1个1维最大池化MaxPool3,2、1个全局平均池化GlobaPool、3个shuffle_block2、13个shuffle_block1组成； S4.设计双权重对数均方根误差损失函数Wwrmse； S5.基于DSAT_1D_ShuffleNetV2及Wwrmse并结合门控循环神经网络，设计多时序水体富营养化评估模型Shuffle_GRUnet； Shuffle_GRUnet模型由1个输入层、1个DSAT_1D_ShuffleNetV2层、1个门控循环神经网络层、1个全连接层组成； S6.将所述目标参数及所述输入参数输入到Shuffle_GRUnet进行训练，得到最优多时序水体富营养化评估模型； S7.利用最优多时序水体富营养化评估模型，进行目标区域的多时序的水体富营养化评估。

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