买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种卫星和传感器数据一体化采集分析方法及系统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：CN119884706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411861641.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种卫星和传感器数据一体化采集分析方法及系统是由杨永魁;李胤亨;王峥;周杰设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星和传感器数据一体化采集分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种卫星和传感器数据一体化采集分析方法及系统，运用于数据处理技术领域，其方法包括：获取全面数据，所述全面数据包括卫星遥感数据、传感器数据、土地利用数据、数字高程模型数据；对卫星遥感数据和传感器数据分别进行预处理，得到地表温度和传感器地表温度日均值；分别提取地表温度、土地利用数据和数字高程模型数据的特征后进行特征集成，生成特征矩阵；将传感器地表温度日均值作为真实值标签，对特征矩阵进行筛选，得到有效数据集；根据有效数据集构建集成学习模型；获取目标特征矩阵，将目标特征矩阵输入集成学习模型进行预测，输出目标区域的地表温度预测值，完成对目标区域的卫星和传感器数据的监测。

本发明授权一种卫星和传感器数据一体化采集分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种卫星和传感器数据一体化采集分析方法，其特征在于，包括： 获取全面数据，所述全面数据包括卫星遥感数据、传感器数据、土地利用数据、数字高程模型数据； 对所述卫星遥感数据和所述传感器数据分别进行预处理，得到地表温度和传感器地表温度日均值； 分别提取所述地表温度、所述土地利用数据和所述数字高程模型数据的特征后进行特征集成，生成特征矩阵； 将所述传感器地表温度日均值作为真实值标签，对所述特征矩阵进行筛选，得到有效数据集； 根据所述有效数据集构建集成学习模型；其中，所述集成学习模型由训练完成的随机森林模型、XGBoost模型、LightGBM模型组成； 获取目标特征矩阵，将所述目标特征矩阵输入所述集成学习模型进行预测，输出目标区域的地表温度预测值，完成对目标区域的卫星和传感器数据的监测； 在分别提取所述地表温度、所述土地利用数据和所述数字高程模型数据的特征后进行特征集成，生成特征矩阵的步骤中，具体包括下述步骤： 将所述地表温度重采样至网格中，提取网格的温度值Trs； 基于所述土地利用数据，根据网格中的土地利用类型对不同地物类型进行独热编码，得到编码特征L； 将所述数字高程模型数据重采样至网格中，提取网格的高程值H； 将温度值Trs、编码特征L、高程值H集成至特征矩阵X＝Trs,H,L； 在将所述传感器地表温度日均值作为真实值标签，对所述特征矩阵进行筛选，得到有效数据集的步骤中，具体包括下述步骤： 将特征矩阵X与真实值标签y进行整合；其中X包括温度值Trs、编码特征L、高程值H，真实值标签y＝Tavg为实测地表温度； 通过筛选出具有非空y值的网格，构建有效数据集Xvalid,y；具体包括： Xvalid,y＝Xi,day,yi,day|yi,day≠null,i∈全网格集合 其中，Xvalid,y为有效的网格特征矩阵Xvalid和真实值标签y；i为网格序号；day为特征对应的时间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。