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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于组合网络的SAR图像冰川缺失速度恢复方法及系统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：CN120580607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511082238.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于组合网络的SAR图像冰川缺失速度恢复方法及系统是由种劲松;李宗泽;赵亚威设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于组合网络的SAR图像冰川缺失速度恢复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于组合网络的SAR图像冰川缺失速度恢复方法及系统，属于遥感图像信号处理技术领域。所述方法包括：获取研究区域的时间序列SAR图像并进行预处理，获得冰川速度场；计算每一个冰川速度点在邻域内的均值，并在人工神经网络中输入所述均值及冰川速度的位置坐标，训练所述人工神经网络；利用训练好的人工神经网络获得初始恢复的冰川速度；利用所述初始恢复的冰川速度获得重构的冰川速度；将初始恢复的冰川速度与重构的冰川速度进行加权组合重新作为去噪自编码器的输入，最终恢复缺失的冰川速度。本发明充分利用了冰川速度的时空特征，仅依靠时间序列SAR图像即可完成，无需引入额外的外部数据，提升了冰川速度恢复的鲁棒性。

本发明授权基于组合网络的SAR图像冰川缺失速度恢复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于组合网络的SAR图像冰川缺失速度恢复方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取研究区域的时间序列SAR图像并进行预处理，获得冰川速度场； 步骤2、利用冰川速度场计算每一个冰川速度点在邻域内的均值，并在人工神经网络中输入所述均值及冰川速度点的位置坐标，训练所述人工神经网络；包括：对人工神经网络进行建模，并利用已经获得的冰川速度场数据对其进行训练，其中，所述冰川速度场中每一个冰川速度点估算的方位向和距离向的冰川速度可表示为： 3式中，和分别表示估算的方位向和距离向的冰川速度，为描述冰川速度场的分布函数，和为速度点在距离向和方位向的空间坐标，和为速度点邻域内的距离向和方位向的平均速度； 步骤3、利用训练好的人工神经网络恢复缺失的冰川速度，获得初始恢复的冰川速度； 包括：在训练好的人工神经网络中输入缺失速度点在距离向和方位向的空间坐标和度点邻域内的距离向和方位向的平均速度，获得初始恢复的冰川速度； 步骤4、将所述初始恢复的冰川速度作为去噪自编码器的初始输入值，输出重构的冰川速度；包括： 构建所述去噪自编码器，包括编码器和解码器； 获取冰川速度时间序列，并用初始恢复的冰川速度填充冰川速度时间序列中的缺失部分，对输入数据添加噪声并学习映射关系： 4式中，表示噪声函数，表示初始恢复的冰川速度数据，表示生成的带噪数据； 利用编码器将生成的带噪数据转变成隐变量： 5式中，和分别为编码器权重和偏置，是激活函数； 利用解码器将隐变量变为重构的冰川速度： 6式中，和分别为解码器权重和偏置； 以最小化误差函数为训练目标，优化参数，，，，即： 7式中，为误差函数，为时间序列长度，表示第个时间点的初始恢复的冰川速度，表示第个时间点经过编码解码后的冰川速度； 步骤5、将所述初始恢复的冰川速度与所述重构的冰川速度进行加权组合重新作为去噪自编码器的输入，并通过迭代以最小化重构的冰川速度的误差，最终恢复缺失的冰川速度，包括：对经过去噪自编码器重构的冰川速度和利用人工神经网络获得的初始恢复的冰川速度进行加权： 8式中，为加权后新的冰川速度，和分别表示对初始恢复的冰川速度和重构的冰川速度的权值，且有；将加权后新的冰川速度用于去噪自编码器的缺失冰川速度的填充中，并进行迭代，直到误差函数收敛到最小值。

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