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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种跨气候带地表水资源主被动协同遥感提取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：CN120032259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411888486.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种跨气候带地表水资源主被动协同遥感提取方法是由徐佳;赵秉琨;葛莹;周绍光;聂晓燕;张乐涵设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨气候带地表水资源主被动协同遥感提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种跨气候带地表水资源主被动协同遥感提取方法，以卫星历史影像为基础预处理获得目标研究区域的光学合成卫星影像与雷达合成卫星影像，并训练获得光学影像水体识别模型，以及联系雷达合成卫星影像下的最佳水体分类阈值，通过模型识别与分类阈值两方面分别实现水体分布识别，并最终将两种方式的识别结果进行融合，获得目标研究区域分别对应各历史采集时刻下的水体分布；设计方案将光学与雷达数据深度融合，实现了大尺度、长时间序列的快速自动化水体制图，显著提升了提取结果的精度与可靠性，不仅能弥补单一数据源的局限性，还能为流域水资源的动态监测和科学管理提供重要支持，特别适用于跨气候带复杂流域的水资源监测。

本发明授权一种跨气候带地表水资源主被动协同遥感提取方法在权利要求书中公布了：1.一种跨气候带地表水资源主被动协同遥感提取方法，用于提取目标研究区域中的水体区域分布，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A.获取目标研究区域分别对应预设历史时段内各预设历史采集时刻的光学卫星历史影像与雷达卫星历史影像，并经预处理获得目标研究区域所对应的光学合成卫星影像与雷达合成卫星影像，然后进入步骤B； 步骤B.基于目标研究区域所对应的光学合成卫星影像，以及光学合成卫星影像分别对应预设各第一水体指数图层与预设各植被指数图层，获得卫星影像中各像元位置关于预设水体分类及各非水体分类下的分类标签，并针对目标分类模型进行训练，获得光学影像水体识别模型；然后进入步骤C； 步骤C.根据卫星影像中各像元位置关于预设各类别的分类标签，针对目标研究区域所对应的雷达合成卫星影像，以及雷达合成卫星影像中各像元位置分别所对应预设第二水体指数值，获得最佳水体分类阈值，然后进入步骤D； 上述步骤C包括如下步骤C1至步骤C3，获得最佳水体分类阈值； 步骤C1.获得目标研究区域所对应雷达合成卫星影像中各像元位置分别对应双极化雷达水体指数值的预设第二水体指数值，然后进入步骤C2； 步骤C2.根据卫星影像中各像元位置关于预设各类别的分类标签，针对雷达合成卫星影像中各像元位置的双极化雷达水体指数值进行统计，确定雷达合成卫星影像中像元位置对应双极化雷达水体指数值用于区分水体分类与各非水体分类的水体初始分类阈值； 同时，针对雷达合成卫星影像中各像元位置关于双极化雷达水体指数值计算所涉及的垂直极化后向散射系数值进行统计，确定雷达合成卫星影像中像元位置对应垂直极化后向散射系数值用于区分水体分类与各非水体分类的水体初始分类阈值； 然后进入步骤C3； 步骤C3.分别基于水体初始分类阈值、水体初始分类阈值，根据雷达合成卫星影像中水体边缘检测，结合大津算法，确定雷达合成卫星影像中像元位置对应双极化雷达水体指数值用于区分水体分类与各非水体分类的最佳水体分类阈值，以及雷达合成卫星影像中像元位置对应垂直极化后向散射系数值用于区分水体分类与各非水体分类的最佳水体分类阈值； 步骤D.分别针对各幅光学卫星历史影像中各像元位置的局部影像，应用光学影像水体识别模型进行处理，获得各幅光学卫星历史影像中各像元位置的分类标签，进而获得各幅光学卫星历史影像中的水体分布； 同时，分别针对各幅雷达卫星历史影像中各像元位置，联系最佳水体分类阈值进行比较判断，确定各幅雷达卫星历史影像中各像元位置是否为水体区域，进而获得各幅雷达卫星历史影像中的水体分布； 然后进入步骤E； 上述步骤D中，分别针对各幅雷达卫星历史影像中各像元位置，通过判断是否像元位置的双极化雷达水体指数值大于最佳水体分类阈值、且该像元位置的垂直极化后向散射系数值小于最佳水体分类阈值，是则判定该像元位置为水体区域，否则判定该像元位置为非水体区域，确定各幅雷达卫星历史影像中各像元位置是否为水体区域； 步骤E.分别针对各历史采集时刻，获得历史采集时刻下光学卫星历史影像中水体分布与雷达卫星历史影像中水体分布之间的各个并集区域，由各个并集区域构成目标研究区域对应该历史采集时刻下的水体分布，进而获得目标研究区域分别对应各历史采集时刻下的水体分布。

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