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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利考虑粗细分辨率尺度转换误差校正的云计算时空融合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：CN116246180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211721897.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权考虑粗细分辨率尺度转换误差校正的云计算时空融合方法是由沈永林;马雨阳设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑粗细分辨率尺度转换误差校正的云计算时空融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑粗细分辨率尺度转换误差校正的云计算时空融合方法，包括基于时间一致性和空间相似性原则合成无云基准影像对，并确定预测时刻的粗分辨率遥感影像和细分辨率遥感影像；表达地表的空间异质性；计算尺度转换误差项；计算残差项；基于超像素分割的结果对所述尺度转换误差项与所述残差项进行校正，并补偿至所述无云基准影像对中的细分辨率遥感影像上，从而获得最终的细分辨率遥感影像融合结果。本发明通过尺度转换误差项的引入提高了异质性和变化景观的融合精度；即使在厚云和连续云污染的场景下仍然可以获得稳定的融合结果；该方法不仅适合NDVI时间序列的重建，而且适合多光谱反射率的融合。

本发明授权考虑粗细分辨率尺度转换误差校正的云计算时空融合方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑粗细分辨率尺度转换误差校正的云计算时空融合方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤S1、通过作业区域时间序列的遥感影像，基于时间一致性和空间相似性原则合成无云基准影像对，并确定预测时刻的粗分辨率遥感影像和细分辨率遥感影像， 步骤S2、所述无云基准影像对中的细分辨率遥感影像进行超像素分割，从而表达地表的空间异质性； 步骤S3、根据所述无云基准影像对确定转换系数，并根据所述无云基准影像对中的粗分辨率遥感影像和所述预测时刻的粗分辨率遥感影像，计算尺度转换误差项； 所述步骤S3中，具体包括： S31将所述无云基准影像对中的无云粗分辨率遥感影像的空间分辨率重采样，并且该空间分辨率为所述无云基准影像对中的细分辨率遥感影像分辨率的整数倍； S32将重采样后的无云粗分辨率遥感影像进行立方卷积插值，使其空间分辨率与所述无云基准影像对中的细分辨率遥感影像保持一致； S33利用立方卷积插值后的无云粗分辨率遥感影像除以所述无云基准影像对中的细分辨率遥感影像，求得粗细分辨率遥感影像之间的转换系数； S34将所述无云基准影像对中的粗分辨率遥感影像进行立方卷积插值再与转换系数相乘； S35将所述预测时刻的粗分辨率遥感影像进行立方卷积插值再与转换系数相乘； S36利用S35结果减去S34结果，获得转换系数在基准时刻与预测时刻的误差，即为尺度转换误差项； 步骤S4、根据所述转换系数以及基准时刻的粗分辨率遥感影像与细分辨率遥感影像和所述预测时刻的粗分辨率遥感影像，计算残差项； 步骤S5、基于超像素分割的结果对所述尺度转换误差项与所述残差项进行校正，并补偿至所述无云基准影像对中的细分辨率遥感影像上，从而获得最终的细分辨率遥感影像融合结果。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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