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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利多光谱遥感随机最优比值对数水深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：CN119692187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411812803.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权多光谱遥感随机最优比值对数水深反演方法是由周国清;吴蒋盈;高二涛;徐嘉盛;李锦维设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多光谱遥感随机最优比值对数水深反演方法在说明书摘要公布了：针对水体信号一般低于5%，本发明提出了多光谱遥感随机最优比值对数水深反演方法，综合考虑太阳光谱、向上总散射率、太阳天顶角、全球总透过率、垂直辐照度和总球面反照度影响，构建大气耦合辐射定标校正模型校正大气和水面反射率，商插值潮高校正模型校正潮高，FNDWI归一化差异水体指数精确提取水体，随机最优模型有效提取子数据集，极端梯度提升法优化模型参数，获得最佳比值对数模型，水深反演。将与Stumpf模型反演水深对比，本模型反演水深的R2精度提升了0.592，RMSE提升了0.841m。

本发明授权多光谱遥感随机最优比值对数水深反演方法在权利要求书中公布了：1.多光谱遥感随机最优比值对数水深反演方法，其特征在于包括以下步骤： S1：由于水体信号一般低于5%，因此综合考虑太阳光谱、向上总散射率、太阳天顶角、全球总透过率、垂直辐照度和总球面反照度影响，构建大气耦合辐射定标校正模型校正大气和水面反射率，见公式1：  1； 式中，为第波段；为第波段的灰度值；为第波段的绝对定标增益数值； 为第波段的偏移数值；为大气耦合辐射定标校正后的地表真实反射率； 为本模型计算得出的大气校正系数； 其中，系数通过公式2可得出：      2； 式中， funct filter函数滤波器，sol spect是太阳光谱，upward total scattering是向上总散射率，是太阳天顶角， total global transmittance是全球总透射率， downward total scattering是向下总散射率， direct irradiance是垂直辐照度， total spherical albedo是总的球面反照率； S2：根据卫星遥感影像过境时间，构建差商插值潮高校正模型求得瞬时潮高，使用公式3进行潮高改正：      3； 式中，表示瞬时水深数据，表示实测水深数据，表示平均海平面与潮高基准面之差，表示潮高值；其中，通过差商插值变换得出： ； 式中，为卫星遥感影像过境时刻，为早于卫星遥感影像过境第0个整点时刻，为卫星遥感影像过境第1个整点时刻，为卫星遥感影像过境第2个整点时刻， 为晚于卫星遥感影像过境第时刻，为晚于卫星遥感影像过境第时刻，潮高数据点已知，要得出计算出在各个已知点的各阶差商，所计算的差商如下表： ； S3：提取水体信息时，近红外波段像元可能会混淆着地物信息，结合水面短波红外波段替反射率低的特点，构建FNDWI归一化差异水体指数，可精确提取水体范围：   4； 式中，和分别为卫星遥感影像中绿波段和短红外波段的反射率；根据阈值0判定是否为水体，即FNDWI0为水体，进而进行水陆掩膜； S4：根据卫星过境时刻的影像和水深数据，构建数据集： ； 式中，表示第次输入数据特征；表示与遥感数据特征对应的目标区域值，即经过潮高改正后的实测水深数据； S5：构建水深反演最佳比值对数模型；通过随机算法，参数优化模型； S5‑1：比值对数模型：     5； 式中，是比值对水深的尺度调节常量，是绿色波段，是蓝色波段，是水深处对绿波段的水体反射率，是水深处对蓝波段的水体反射率，是相对于0m水平面水深的偏移量； S5‑2：构建随机取最优值模型，找出最优模型参数数据集，进而求出误差最小的A、B值：     6； 进一步：     7； 式中，为训练集的水深值， 0是获得A和B之间差值最小的概率，是找到最小差值所需时间，和是求出A和B之差最大或者最小所需时间； S5‑3：构建极端梯度提升法优化模型参数；基于S5‑2数据集，其中数据集中的表示第次输入数据特征；表示与遥感数据特征对应的目标区域校正后水深值，优化模型参数，具体公式见8：      8； 式中，为模型的水深预测值；是损失函数，常为均方误差；为正则化项，控制模型的复杂度； 对于每一棵树，则有：     9； 式中，为树的叶节点数量，为叶节点的权重，和是控制模型复杂度的超参数； 梯度提升在于每次增加一颗新树来拟合当前模型的残差；其中新树输出是对残差的拟合，从而更新模型；             10。

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