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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于遥感条件信息扩散的海洋时空数据插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：CN120950852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511493461.1，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于遥感条件信息扩散的海洋时空数据插补方法是由李响;王晓宁;武鲁;王春晓;赵志刚;周智伟;徐迎弟;张宇航;王浩;付禧设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感条件信息扩散的海洋时空数据插补方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋数据处理与智能重建技术领域，尤其是提供了一种基于遥感条件信息扩散的海洋时空数据插补方法。该方法包括对地面多站点的观测数据和L4海洋的遥感数据进行处理，获得观测数据集、遥感数据集以及不同缺失率的数据集；对观测数据集和遥感数据集分别进行标准化与分布对齐处理，获得预处理后的数据，并获得训练后的模型；构建基于条件扩散机制的插补架构，并通过训练后的模型，针对不同缺失率的数据集，进行插补推理，该方法提高了对观测数据缺失值插补的精确性，保证了插补结果的物理合理性与整体连续性。

本发明授权基于遥感条件信息扩散的海洋时空数据插补方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感条件信息扩散的海洋时空数据插补方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、对地面多站点的观测数据和L4海洋的遥感数据进行处理，获得观测数据集、遥感数据集以及不同缺失率的数据集； 步骤2、对观测数据集和遥感数据集分别进行标准化与分布对齐处理，获得预处理后的数据，并获得训练后的模型； 步骤3、构建基于条件扩散机制的插补架构，并通过训练后的模型，针对不同缺失率的数据集，进行插补推理； 所述步骤2中获得训练后的模型，其训练过程包括： 将预处理后的数据输入插补模型，进行前向传播，得到预测结果，并计算预测值与真实值之间的损失；损失函数综合考虑数据重建精度、遥感数据约束以及时空一致性；通过反向传播算法计算梯度，并采用Adam优化器对模型参数进行更新；将上述训练过程不断迭代，直至模型收敛，最终，保存训练后的模型； 海洋遥感条件扩散机制的插补架构由输入层、条件信息构建模块、噪声预测模块和输出层组成； 首先在正向扩散阶段，模型逐步向原始数据中注入噪声将其转换为噪声分布数据；在逆扩散阶段，模型在条件信息的指导下，通过迭代去噪过程逐步重建出目标数据；为建模海洋时空特性，设计条件信息构建模块进行三重特征提取，分别通过Transformer和图卷积神经网络提取时间特征、空间特征，并结合遥感数据增强观测信息，提取遥感特征；噪声预测模型其内部包括时间注意力、空间注意力和图神经网络GNN；通过多个损失函数进行优化，最终，将生成的插补数据与原始观测数据进行结合，形成完整的、时空连续的海洋数据集。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；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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