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龙图腾网获悉中国空间技术研究院申请的专利一种基于多光谱和SAR融合遥感数据的海冰分类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：CN116797822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310625290.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多光谱和SAR融合遥感数据的海冰分类方法是由胡洛佳;于志同;马蓉;黄彦;陈亮;王成设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱和SAR融合遥感数据的海冰分类方法在说明书摘要公布了：一种基于多光谱和SAR融合遥感数据的海冰分类方法，属于卫星遥感图像处理技术领域。本发明提供的一种基于多光谱和SAR融合遥感数据的海冰分类方法，解决了现有目基于遥感的大范围海冰分类研究大多都采用单一数据源，分类精度有限，如何综合多光谱丰富的光学特征以及SAR在探测地物纹理和受天气影响较小的优势提高海冰分类精度等技术问题，采用Sentinel‑1SAR和Sentinel‑2多光谱数据实现了基于多光谱和SAR融合遥感数据快速、准确得到大范围海冰分类结果的目标。该方法应用性强，不仅可用于海冰监测，而且还有助于气候变化研究、极地资源开发、极地科考和北极航道的通航。

本发明授权一种基于多光谱和SAR融合遥感数据的海冰分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱和SAR融合遥感数据的海冰分类方法，其特征在于，包括： 获取关注区域在研究时间所在年份的所有关注卫星数据，以及全球低分辨率海冰漂移产品数据； 对关注卫星数据和海冰漂移数据进行预处理； 基于预处理后的数据,计算和生成原始光谱、水体指数、纹理指数、雪指数、后向散射系数、后向散射系数比值、海冰漂移时间序列数据，并提取逐月分位数特征； 根据研究区特点建立海冰分类系统，并生成逐月训练和验证样本集； 根据逐月训练和验证样本集和分位数特征，生成逐月海冰分类概率图； 根据后向散射系数比值时间序列数据进行变化监测，得到海冰数据时间序列分割结果； 根据海冰数据时间序列分割结果和逐月海冰分类概率图，得到最终的海冰分类结果图； 所述计算和生成原始光谱、水体指数、纹理指数、雪指数、后向散射系数、后向散射系数比值、海冰漂移时间序列数据包括： 根据Sentinel-2Level-1C数据的蓝光B2波段、B3波段、B4波段、B5波段、B6波段、B7波段、B8波段、B8A波段、B11波段和B12波段，计算水体指数和雪指数； 根据Sentinel-1SARGRD数据的VV、VH以及比值数据，以及Sentinel-2Level-1C数据的B2波段、B3波段、B4波段、B5波段、B6波段、B7波段、B8波段、B8A波段、B11波段、B12波段、水体指数和雪指数数据，计算纹理指数； 将后向散射VV、VH和比值数据，原始光谱数据B2波段、B3波段、B4波段、B5波段、B6波段、B7波段、B8波段、B8A波段、B11波段、B12波段，生成的水体指数、雪指数和纹理指数以及海冰漂移数据按照月份分组； 将上述每个波段每月数据叠加在一起形成月时间序列数据。

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