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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岛礁植被指数预测方法、装置及设备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：CN120806218B 。

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：202510759570.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权岛礁植被指数预测方法、装置及设备是由黄舒媛;付东杰;苏奋振设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本岛礁植被指数预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种岛礁植被指数预测方法，可应用于地理信息及深度学习技术领域。该方法包括：获取目标岛礁的逐月归一化植被指数数据及对应的海洋环境数据与气象数据，构建植被生长数据集；计算海洋环境数据与气象数据与归一化植被指数变化的偏相关性，以确定影响归一化植被指数变化的关键环境数据；确定归一化植被指数对各关键海洋环境数据的滞后响应期；基于所述滞后响应期结合注意力机制和双时间尺度信息挖掘，构建考虑岛礁气候时滞效应的双时相卷积长短期记忆神经网络模型，其中，该神经网络模型细胞结构中包括卷积操作；利用植被生长数据集训练模型，得到训练完成的模型；以及利用训练完成的模型，预测未来短期岛礁植被归一化植被指数变化。

本发明授权岛礁植被指数预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种岛礁植被指数预测方法，其特征在于，包括： 获取目标岛礁的逐月归一化植被指数数据及对应时间范围内的海洋环境数据与气象数据，构建植被生长数据集； 利用皮尔逊偏相关性分析方法，计算所述海洋环境数据与气象数据与所述归一化植被指数变化的偏相关性，以确定影响所述归一化植被指数变化的关键环境数据，包括关键海洋环境数据与关键气象数据； 对所述关键环境数据，依次采用逐像元计算长时间序列下归一化植被指数与不同滞后月份的偏相关系数； 基于所述偏相关系数的最大值及其对应的滞后响应月份长度，确定归一化植被指数对各关键海洋环境数据的滞后响应期； 基于所述滞后响应期结合注意力机制和双时间尺度信息挖掘，构建考虑岛礁气候时滞效应的双时相卷积长短期记忆神经网络模型，其中，所述双时相卷积长短期记忆神经网络模型细胞结构中包括卷积操作； 利用所述植被生长数据集完成所述双时相卷积长短期记忆神经网络模型的训练、验证与测试，得到训练完成的模型；以及 利用所述训练完成的模型，预测未来短期岛礁植被归一化植被指数变化； 其中，所述基于所述滞后响应期结合注意力机制和双时间尺度信息挖掘，构建双时相卷积长短期记忆神经网络模型包括： 按照时间序列顺序划分数据窗口，并设定窗口滑动步长； 在初始卷积长短期记忆网络细胞结构的输入门中输入当前时间步预测所需的归一化植被指数数据和关键环境数据，得到细胞结构计算公式，其中，细胞结构包括输入门、遗忘门、输出门； 在所述输出门后添加卷积操作，向细胞结构单元输入预测时间步对应时间的关键环境数据，得到双时相卷积长短期记忆神经网络细胞结构； 输入前M个月的归一化植被指数数据和对应关键环境数据以及给定预测月份的关键环境数据，构建含两层网络的月变化预测子模型，得到月尺度预测特征向量； 根据预测时间步匹配时间在数据集中检索各年同期对应的归一化植被指数数据和关键环境数据，构建含两层网络的年周期预测子模型，得到年尺度预测特征向量； 构建注意力机制融合模型，用于对所述月尺度预测特征向量以及所述年尺度预测特征向量进行注意力加权，生成最终归一化植被指数预测值， 其中，M为滞后响应期对应的月份。

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