买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利近海营养盐和化学需氧量的遥感反演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：CN117030957B 。

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：202310836997.3，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权近海营养盐和化学需氧量的遥感反演方法及系统是由朱柳迪;崔廷伟;潘信亮;向金朝设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本近海营养盐和化学需氧量的遥感反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于水污染遥感监测技术，为近岸海域氮磷营养盐和化学需氧量的遥感反演方法及系统，获取遥感数据、再分析数据与原位水质监测数据，并进行时空匹配，构建星地时空数据集；添加时空信息，通过特征工程扩充备选特征，构建融合时空特征和海洋理化性质的星地时空大数据集；构建基础模型，确定分别用于预测无机氮、活性磷酸盐、化学需氧量时的输入特征，形成各水质参数模型，并训练、调优获得水质参数的反演模型，对水体中氮磷营养盐和化学需氧量与卫星数据、海洋理化数据和时空信息之间隐含的复杂非线性关系进行刻画。本发明实现了长时序、空间全覆盖、可回溯的水质遥感监测，且观测频次高。

本发明授权近海营养盐和化学需氧量的遥感反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种近海营养盐和化学需氧量的遥感反演方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据收集与处理，获取遥感数据、再分析数据与原位水质监测数据； S2、对遥感数据、再分析数据与原位水质监测数据进行时空匹配，构建星地时空数据集； S3、在星地时空数据集的基础上添加时空信息，通过特征工程扩充备选特征，构建融合时空特征和海洋理化性质的星地时空大数据集； S4、选取基于CART决策树的XGBoost机器学习集成算法作为底层算法，构建基础XGBoost模型，并确定基础XGBoost模型分别用于预测无机氮、活性磷酸盐、化学需氧量时的输入特征，形成各水质参数模型； S5、利用步骤S3所构建的星地时空大数据集中的特征，对基础XGBoost模型进行训练，保留训练过程中所有对模型精度提升做出贡献的特征，作为各水质参数模型最终的输入特征，以构建新XGBoost模型； S6、对带参损失函数进行改进，利用改进后的带参损失函数优化所构建的新XGBoost模型； S7、对所构建的新XGBoost模型的超参数进行调优，获得水质参数的最终反演模型； S8、利用所构建的最终反演模型，对水体中氮磷营养盐和化学需氧量与卫星数据、海洋理化数据和时空信息之间隐含的复杂非线性关系进行刻画； 步骤S1中获取再分析数据的过程为：将MODIS准同步的HYCOM模式再分析数据中的海表盐度数据和海表流场数据，通过双线性插值重采样至与MODIS相同的1km分辨率，基于海表纬向流和经向流进一步计算得到海表流速数据和海表流向数据，作为最终的再分析数据； 步骤S3所添加的时空信息中，空间信息包括经度、纬度及当地水深，时间信息包括月份、一周中的第几日、儒略日、循环月、循环周和循环日；通过特征工程扩充模型的备选特征，包括对所有数据倒数、对数、指数、平方根、平方的数学变换，以及对遥感数据的双波段组合、三波段组合和波段归一化； 海洋理化性质包括海表盐度、海表流场，以及其相关的海表流速和流向。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。