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龙图腾网获悉中国海洋大学三亚海洋研究院申请的专利一种基于深度学习的海表高度数值模拟数据订正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：CN121032877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511545888.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于深度学习的海表高度数值模拟数据订正方法是由孙文静;赵玮;梁韵;黄炜楠;夏瑞雪设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的海表高度数值模拟数据订正方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的海表高度数值模拟数据订正方法，涉及数据处理技术领域，具体包括：准备数据，并对数据进行处理；基于数值模拟数据构建仿真卫星数据；构建深度学习同化模型；以仿真数据、背景场数据和辅助物理量作为输入，以指定时刻的数值模拟数据作为标签，训练深度学习同化模型，得到能够输出订正后高分辨率SSHA场的模型；将真实的高分辨率宽刈幅卫星观测数据、低分辨率逐日卫星数据产品、数值模拟数据和辅助数据制作的数据集放入训练后的模型中，输出校正后的海表高度异常数据产品。本发明的技术方案克服现有技术中不能充分融合高分辨率卫星观测与连续性较好的低分辨率卫星产品的问题。

本发明授权一种基于深度学习的海表高度数值模拟数据订正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的海表高度数值模拟数据订正方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，准备数据包括：高分辨率宽刈幅数据、低分辨率逐日卫星数据产品、数值模拟数据和辅助数据，并对数据进行处理； S2，基于数值模拟数据构建仿真卫星数据，包括：高分辨率宽刈幅卫星仿真数据和低分辨率逐日卫星产品仿真数据； S3，构建深度学习同化模型，包括相互连接的编码器、处理器和解码器； S4，以仿真数据、背景场数据和辅助物理量作为输入，以指定时刻的数值模拟数据作为标签，训练深度学习同化模型，得到能够输出订正后高分辨率SSHA场的模型； S5，将真实的高分辨率宽刈幅卫星观测数据、低分辨率逐日卫星数据产品、数值模拟数据和辅助数据制作的数据集放入经步骤S4训练后的模型中，输出校正后的海表高度异常数据产品； 步骤S3具体包括如下步骤： S3.1，通过编码器的SetConv层处理非网格化观测与数据缺失问题，如公式1所示：                1； 其中，表示在网格坐标中的估计值，表示可学习的核函数，表示目标网格点，表示第个观测数据点的空间坐标，表示第个观测数据点的观测值； 将多源观测网格化表征，输入到编码器的视觉 Transformer 模块中进行深度学习特征融合：            2； 其中，代表输入的原始多源观测数据集合，表示集合卷积处理过程，代表编码器视觉 Transformer 的特征提取与融合过程，表示编码器的视觉 Transformer 模块的输出特征； S3.2，利用处理器中级联的多个视觉Transformer提取特征，利用公式3得到预测场，捕捉长距离时空依赖关系：          3； 其中，表示时间步的全局海洋状态，是VIT网络的具体输出； S3.3，在解码器中利用上采样重建为高分辨率的SSHA场。

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