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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融合机器学习和插值法的土壤水分产品缺失值填补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：CN120561116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510832862.9，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权融合机器学习和插值法的土壤水分产品缺失值填补方法是由曾江源;荣家明设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合机器学习和插值法的土壤水分产品缺失值填补方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微波遥感技术领域，提供了一种融合机器学习和插值法的土壤水分产品缺失值填补方法，包括：基于全球尺度卫星土壤水分产品的原始土壤水分数据，以及原始土壤水分数据对应的环境变量数据，应用Stacking填补模型进行缺失值填补，得到完整土壤水分数据；Stacking填补模型分为两层，通过第一层的机器学习模型和插值模型得到初步的预测值，再使用第二层的模型融合通过机器学习模型和插值模型分别获取的预测值，从而进行缺失值填补。克服了目前缺失值填补适用范围和填补效果有限的缺陷，实现了针对全球尺度卫星土壤水分产品的高效、准确的缺失值填补，提高了产品有效数据量和精度。

本发明授权融合机器学习和插值法的土壤水分产品缺失值填补方法在权利要求书中公布了：1.一种融合机器学习和插值法的土壤水分产品缺失值填补方法，其特征在于，包括： 确定待填补的全球尺度卫星土壤水分产品的原始土壤水分数据，并获取所述原始土壤水分数据对应的环境变量数据； 基于所述原始土壤水分数据和所述环境变量数据，应用Stacking填补模型对所述全球尺度卫星土壤水分产品进行缺失值填补，得到所述全球尺度卫星土壤水分产品的完整土壤水分数据； 所述Stacking填补模型融合了机器学习模型和插值模型，所述机器学习模型用于基于所述环境变量数据确定所述全球尺度卫星土壤水分产品的缺失点的第一预测值，所述插值模型用于基于所述原始土壤水分数据确定所述缺失点的第二预测值，所述Stacking填补模型用于基于所述第一预测值和第二预测值进行缺失值填补； 所述Stacking填补模型还包括Stacking元模型； 所述基于所述原始土壤水分数据和所述环境变量数据，应用Stacking填补模型对所述全球尺度卫星土壤水分产品进行缺失值填补，得到所述全球尺度卫星土壤水分产品的完整土壤水分数据，包括： 基于所述环境变量数据，应用所述机器学习模型进行缺失值预测，得到所述缺失点的第一预测值； 基于所述原始土壤水分数据，应用所述插值模型进行缺失值预测，得到所述缺失点的第二预测值； 基于所述第一预测值和所述第二预测值，应用所述Stacking元模型进行特征选择和线性回归，得到所述缺失点的预测土壤水分值； 基于所述原始土壤水分数据，以及所述缺失点的预测土壤水分值，确定所述全球尺度卫星土壤水分产品的完整土壤水分数据。

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