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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于同步静止卫星的天气雷达反射率合成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：CN121559504B 。

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：202610083486.2，技术领域涉及：G01S13/86；该发明授权一种基于同步静止卫星的天气雷达反射率合成方法及系统是由张巍;马宏博;王贤俊设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于同步静止卫星的天气雷达反射率合成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及天气雷达合成技术领域，尤其是涉及一种基于同步静止卫星的天气雷达反射率合成方法及系统。方法包括获取卫星多通道观测数据和天气雷达数据；基于获取的卫星多通道观测数据和天气雷达数据进行数据预处理；构建基于改进Swin‑Transformer和U‑Net的天气雷达合成模型；对构建的天气雷达合成模型进行模型训练；利用训练后的模型进行前向推理并得到天气雷达反射率合成。本发明提供了对这些区域的高质量天气观测数据，解决了天气雷达数据空缺的问题，显著提升了天气雷达观测范围，尤其是对于大尺度天气系统和强对流天气的监测能力。

本发明授权一种基于同步静止卫星的天气雷达反射率合成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于同步静止卫星的天气雷达反射率合成方法，其特征在于，包括： 获取卫星多通道观测数据和天气雷达数据； 基于获取的卫星多通道观测数据和天气雷达数据进行数据预处理； 构建基于改进Swin-Transformer和U-Net的天气雷达合成模型； 对构建的天气雷达合成模型进行模型训练； 利用训练后的模型进行前向推理并得到天气雷达反射率合成； 所述构建基于改进Swin-Transformer和U-Net的天气雷达合成模型，包括基于输入由两类卫星观测组成，可见光多通道VIS与红外多通道IR，设预处理后的可见光与红外观测分别为，目标天气雷达反射率真值为，设补丁边长为、初始嵌入通道数为D、Swin层级数为，下采样倍率集合为；针对每一路输入，采用补丁嵌入PatchEmbedding与浅层编码Swin-Transformer的结构，两路模态分别进入独立的补丁嵌入与浅层编码器，以提取各自敏感的初级特征，表示为： ，浅层特征由个Swin块提取，通过交替使用窗口自注意力与移位窗口自注意力来平衡细节和感受域，表示为：； 所述构建基于改进Swin-Transformer和U-Net的天气雷达合成模型，还包括根据VIS与IR在浅层表征后，对齐并融合两路特征以形成单一路径的统一表示，避免深层冗余计算并显式建模互补性，设对齐算子为，融合算子为： ，，，门控加权的实现表示为： ， 其中为逐通道乘，为Sigmoid，为全局平均池化，为拼接，同时利用跨模态注意力增强互信息，表示为：， ，其中为键查询维度，为可学习投影参数；融合后的特征进入层级式主干编码器，通过多级下采样逐步扩大感受野、提升通道数，随后堆叠Swin块以联合建模局部与全局依赖，表示为：，；瓶颈层继续施加自注意力以强化大范围上下文，得到；最后解码器以PatchExpanding逐级上采样并与编码器对应尺度特征跨层跳连，融合深层语义与浅层边缘纹理细节，表示为：其中为轻量卷积注意力融合单元，通过把编码阶段保留下来的同尺度边缘与细节直接注入当前解码层，使深层语义信息与浅层空间细节在每个尺度完成一次融合，最终由线性投影生成合成天气雷达反射率估计：。

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