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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于多层神经网络的地表温度预测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：CN115471742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210983178.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多层神经网络的地表温度预测方法及系统是由刘伟权;臧彧;吴东航;王程设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层神经网络的地表温度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层神经网络的地表温度预测方法及系统，其中该方法包括：获取遥感影像及其对应的大气外力数据和地表温度数据；对遥感影像进行处理，以得到多个不同尺度的地表特征数据，并添加对应尺度的NDVI数据和NDBI数据，以得到多个完整地表特征数据；对地表温度数据进行处理，以得到地表特征数据对应的地表温度数据；构建地表温度预测模型，并将完整地表特征数据、地表温度数据和大气外力数据作为训练集进行模型训练，以得到训练好的地表温度预测模型，以便根据训练好的地表温度预测模型进行地表温度预测；由此，通过多层感知神经网络进行预测，由于施加了物理信息约束,从多尺度上学习输入和输出之间的映射关系，能够达到较好的预测效果。

本发明授权基于多层神经网络的地表温度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层神经网络的地表温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取遥感影像及其对应的大气外力数据和地表温度数据； 对所述遥感影像进行处理，以得到多个不同尺度的地表特征数据，并在每个不同尺度的地表特征数据上加入对应尺度的NDVI数据和NDBI数据，以得到多个不同尺度的完整地表特征数据； 采用二维经验模式分解对所述地表温度数据进行分解处理，以得到所述每个不同尺度的地表特征数据对应的地表温度数据； 构建地表温度预测模型，并将所述多个不同尺度的完整地表特征数据、所述每个不同尺度的地表特征数据对应的地表温度数据和大气外力数据作为训练集数据输入到所述地表温度预测模型进行训练，以得到训练好的地表温度预测模型； 获取待预测温度区域对应的多个不同尺度的完整地表特征数据和大气外力数据，并将其输入到所述训练好的地表温度预测模型以得到所述待预测温度区域的地表温度； 其中，对所述遥感影像进行处理，以得到多个不同尺度的地表特征数据，包括： 预定义多个地理语义标签； 采用地物标记网络根据所述多个地理语义标签对所述遥感影像进行标记； 根据标记好的遥感影像构建多个地理标记直方图； 以待预测点位为中心，每个地理标记直方图为单元建立多个由不同单元构成的矩阵，以得到多个不同尺度的地表特征数据； 其中，采用以下公式构建多个地理标记直方图： 其中，S表示特定单元上的类别集合，CS表示S中的点的数量，Sl表示S中类别为l的像素数量，dl表示类别为l的地理标记直方图。

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