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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于多源遥感数据的秸秆覆盖度监测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：CN120009885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510096059.3，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于多源遥感数据的秸秆覆盖度监测方法是由张海林;秦志珩;田玉刚;李若晨;赵鑫设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源遥感数据的秸秆覆盖度监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源遥感数据的秸秆覆盖度监测方法，包括：通过Backus‑Gilbert方法分别对SMAP亮温数据和ASCAT后向散射数据进行插值处理，生成10km分辨率的下采样数据；将Sentinel‑1合成孔径雷达数据以及MODISNDVI数据和LST数据上采样至10km分辨率；根据上采样后的Sentinel‑1数据、MODISNDVI数据和LST数据，构建与10kmASCAT数据的回归模型；分别根据植被含水量和总初级生产力进行线性分析，得出VWC‑VOD和GPP‑VOD拟合方程，提取拟合方程的截距值；将截距值定义为秸秆覆盖度的反演变量；基于端元的VOD特征向量构建线性混合模型，通过最小化误差测度反演端元丰度得到农田秸秆覆盖度。本发明通过多步降尺度和反演方法将低分辨率的SMAP亮温数据提升至1km分辨率，提高了微波遥感数据的空间细节表达能力。

本发明授权一种基于多源遥感数据的秸秆覆盖度监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源遥感数据的秸秆覆盖度监测方法，其特征在于，包括： 通过Backus-Gilbert方法分别对SMAP亮温数据和ASCAT后向散射数据进行插值处理，生成10km分辨率的下采样数据；将Sentinel-1合成孔径雷达数据以及MODISNDVI数据和LST数据上采样至10km分辨率； 根据上采样后的Sentinel-1数据、MODISNDVI数据和LST数据，构建与10kmASCAT数据的回归模型；将所述回归模型的回归系数迁移至地理加权回归模型，拟合出1km分辨率的ASCAT后向散射数据； 将Sentinel-1合成孔径雷达数据上采样至1km分辨率，建立被动监测的SMAP亮温值与主动监测的Sentinel-1后向散射系数之间的转换关系，辅助SMAP数据的下采样；根据土壤亮温、被植被削弱的土壤亮温以及植被冠层亮温，模拟SMAP被动微波辐射计监测到的亮温信息； 分别根据植被含水量和总初级生产力进行线性分析，得出VWC-VOD和GPP-VOD拟合方程，提取所述拟合方程的截距值；将所述截距值定义为秸秆覆盖度的反演变量，其中，所述截距值表征作物种植前和收获后地表及土壤中残留的作物秸秆对微波信号的衰减； 在1km分辨率下选取土壤、秸秆残留、绿色植被、人工表面和水体作为农田表面覆盖的端元，选取所述端元的代表性样本并结合多源遥感数据构建每个端元的VOD特征向量；基于所述端元的VOD特征向量构建线性混合模型，采用非负矩阵分解方法求解所述线性混合模型，通过最小化误差测度反演端元丰度得到农田秸秆覆盖度。

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