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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于特征交互优化与多模型筛选机制的地表温度降尺度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：CN120449122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510569075.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于特征交互优化与多模型筛选机制的地表温度降尺度方法及系统是由胡实;袁文锐;占车生设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征交互优化与多模型筛选机制的地表温度降尺度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征交互优化与多模型筛选机制的地表温度降尺度方法及系统，属于地表温度数据处理技术领域，步骤如下：对光谱波段、遥感指数及地形特征进行筛选；并将地形特征参数重采样至与光学波段及遥感指数匹配的分辨率；通过相关性分析筛选与地表温度显著相关的变量，构建交互特征，并基于SHAP值动态筛选高贡献特征；基于线性模型与机器学习模型双框架，构建回归模型，并对回归模型进行验证；将Sentinel‑2数据提取的SHAP优化特征与SRTM地形数据融合，输入已验证的回归模型，生成10米分辨率的地表温度数据；本发明利用组合式特征交互挖掘高阶非线性关系，在均一地表区域预测RMSE大幅降低，保留数据尺度效应使预测更贴合物理过程，空间一致性更好。

本发明授权一种基于特征交互优化与多模型筛选机制的地表温度降尺度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互优化与多模型筛选机制的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤如下： S1、多源遥感数据预处理：对光谱波段、遥感指数及地形特征进行筛选，包括Landsat9的100米分辨率数据与Sentinel-2的10米分辨率数据的光学波段、遥感指数及地形特征参数预处理；所述光学波段包括红、绿、蓝三原色波段，遥感指数包括增强型植被指数、归一化建筑指数和归一化水分指数，地形特征参数包括高程、坡度、坡向，并将地形特征参数重采样至与光学波段及遥感指数匹配的空间分辨率； S2、变量筛选：通过相关性分析筛选与地表温度显著相关的变量，构建交互特征，并基于SHAP值动态筛选高贡献特征； S3、建立回归模型：基于线性模型与机器学习模型双框架，构建回归模型，并对回归模型进行验证； S4、高分辨率地表温度生成：将Sentinel-2数据提取的SHAP优化特征与SRTM地形数据融合，输入已验证的回归模型，生成10米分辨率的地表温度数据； 所述步骤S2中交互特征的构建方法为： 将入选变量划分为光谱波段、遥感指数、地形特征及非线性变换特征四类，通过组合数学的无重复组合，生成类内交互特征与跨类交互特征，包括光谱波段间、波段与遥感指数、波段与地形特征、波段与非线性交换特征、遥感指数间、遥感指数与地形特征、遥感指数与非线性交换特征、地形特征间、地形特征和非线性交换特征以及非线性交换特征间的交互，最终形成105组独立交互特征，且交互运算保留原始数据尺度效应； 所述步骤S2中SHAP动态筛选的具体方法为： 基于SHAP值对交互特征的贡献度进行排序，筛选前10高贡献特征作为模型输入，并通过SHAP的模型无关性与可解释性机制，识别非线性关系中的核心驱动因子，剔除冗余变量。

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