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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地表水热通量一体化估算方法、系统及设备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：CN120633485B 。

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：202511128183.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权地表水热通量一体化估算方法、系统及设备是由卢静;贾立设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本地表水热通量一体化估算方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种地表水热通量一体化估算方法、系统及设备，涉及水文气象遥感技术领域，该方法包括：根据目标地区的目标地表温度数据、目标净辐射数据、目标气温数据、目标植被覆盖度数据和目标土壤水分数据，构建得到目标地区对应的目标地表环境关键参数；将目标地表环境关键参数输入至地表水热通量一体化估算模型中，得到由地表水热通量一体化估算模型同时输出的目标地区在日内时间尺度对应的目标地表显热、潜热、土壤热通量估算值，其中，地表水热通量一体化估算模型是基于样本地表环境关键参数和样本地表环境关键参数对应的样本地表水热通量观测数据，对物理信息神经网络机器学习模型进行训练得到的。本发明提升了地表水热通量估算的准确性。

本发明授权地表水热通量一体化估算方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种地表水热通量一体化估算方法，其特征在于，包括： 根据目标地区的目标地表温度数据、目标净辐射数据、目标气温数据、目标植被覆盖度数据和目标土壤水分数据，构建得到所述目标地区对应的目标地表环境关键参数； 将所述目标地表环境关键参数输入至地表水热通量一体化估算模型中，得到由所述地表水热通量一体化估算模型输出的所述目标地区在日内时间尺度对应的目标地表水热通量估算值，其中，所述目标地表水热通量估算值包括显热通量估算值、潜热通量估算值和土壤热通量估算值；所述地表水热通量一体化估算模型是基于样本地表环境关键参数和所述样本地表环境关键参数对应的样本地表水热通量观测数据，对物理信息神经网络机器学习模型进行训练得到的； 所述地表水热通量一体化估算模型是通过以下步骤训练得到的： 获取样本地区在所述日内时间尺度对应的样本地表温度数据和样本净辐射数据； 获取所述样本地区在所述日内时间尺度对应的样本气温数据； 获取所述样本地区在所述日内时间尺度对应的样本植被覆盖度数据和样本土壤水分数据； 对所述样本地表温度数据、所述样本净辐射数据、所述样本气温数据、所述样本植被覆盖度数据和所述样本土壤水分数据进行时间分辨率转换处理，得到相同时间分辨率的样本地表温度数据、样本净辐射数据、样本气温数据、样本植被覆盖度数据和样本土壤水分数据；并基于相同时间分辨率的样本地表温度数据、样本净辐射数据、样本气温数据、样本植被覆盖度数据和样本土壤水分数据，构建得到样本地表环境关键参数； 基于地面通量站点观测数据，获取所述样本地区在所述日内时间尺度的样本地表水热通量观测数据，其中，所述样本地表水热通量观测数据包括显热通量观测值、潜热通量观测值和土壤热通量观测值； 根据所述样本地表水热通量观测数据，构建所述样本地表环境关键参数对应的地表水热通量标签，并基于标记所述地表水热通量标签后的样本地表环境关键参数，构建得到训练样本集； 基于所述训练样本集，对所述物理信息神经网络机器学习模型进行训练，并在确定训练结果满足预设数据损失函数后，得到所述地表水热通量一体化估算模型，其中，所述预设数据损失函数是基于地表水热通量预测值和所述样本地表水热通量观测数据之间的误差，以及地表能量平衡方程构建得到的； 所述预设数据损失函数具体为： ； 其中，表示所述预设数据损失函数，N表示样本总数，表示第个样本，表示所述样本地表温度数据，表示所述样本气温数据，表示所述样本土壤水分数据，表示所述样本植被覆盖度数据，表示所述样本净辐射数据，表示所述显热通量观测值，表示显热通量预测值，表示潜热通量预测值，表示土壤热通量预测值，表示地表能量平衡权重系数，表示所述潜热通量观测值，表示所述土壤热通量观测值。

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