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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心;国家电网有限公司申请的专利基于静止卫星遥感数据及地基云图的沙尘暴识别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：CN116824392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310775110.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于静止卫星遥感数据及地基云图的沙尘暴识别方法是由甄钊;李子航;王飞;欧阳亿;张华玉;唐照华;孙易成;罗晶设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于静止卫星遥感数据及地基云图的沙尘暴识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于静止卫星遥感数据及地基云图的沙尘暴识别方法，涉及气象监测技术领域，包括如下步骤：步骤S10、对静止卫星云图进行空间畸变校正，获取指定区域多通道遥感数据并进行标准化处理；步骤S20、利用处理后的多通道卫星遥感数据对云覆盖区域和沙尘暴区域进行识别；步骤S30，根据云覆盖区域和沙尘暴区域的识别结果，获取云覆盖区域的卫星云图行列号，利用全天空地基云图对有云条件下的沙尘暴区域进行判识。本发明基于深度学习方法分别对沙尘暴及云下沙尘暴的沙尘暴天气进行识别，并且通过融合通道数据特征与时序特征，挖掘融合特征与沙尘暴天气的相关性，有助于提高基于多通道卫星遥感数据对云层、沙尘层边界区域的沙尘暴识别精度。

本发明授权基于静止卫星遥感数据及地基云图的沙尘暴识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于静止卫星遥感数据及地基云图的沙尘暴识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S10、对静止卫星云图进行空间畸变校正，获取指定区域多通道卫星遥感数据并进行标准化处理； 步骤S20、利用处理后的多通道卫星遥感数据对云覆盖区域和沙尘暴区域进行识别，得到无云条件下的沙尘暴区域及云层边界处的沙尘暴区域； 步骤S30，根据云覆盖区域和沙尘暴区域的识别结果，获取云覆盖区域的卫星云图行列号，利用全天空地基云图对有云条件下的沙尘暴区域进行判识； 所述步骤S20包括： 步骤S201，基于步骤S10处理后的指定区域多通道卫星遥感数据，以像元为单位构建所有像元的多时刻、多通道输入属性，建立像元数据集； 步骤S202，通过历史天气预报信息及云检测产品，获得高信度沙尘暴及云层的经纬度范围并转换为沙尘暴及云层范围的卫星云图行列号； 步骤S203，将指定区域多通道卫星遥感数据中的卫星遥感可见光通道数据合成为真彩色图像，依据获取的沙尘暴及云层范围的卫星云图行列号并对比真彩色图像对像元数据集中的像元数据进行分类标注，形成各类像元的数据集，从而制备训练集和测试集； 步骤S204，建立卷积神经网络和长短期记忆神经网络的组合模型，利用串联结构的顺序连接方式，通过卷积神经网络提取深度特征，并将深度特征输入LSTM模型进行分类，对训练集的多类像元进行one-hot码编码，实现沙尘暴区域、云覆盖区域的识别； 所述步骤S30包括： 步骤S301，根据多通道卫星遥感数据对云覆盖区域及沙尘暴区域的识别结果，查看云层覆盖区域周围是否存在沙尘区域，若无沙尘区域则判定为无云下沙尘，若相邻区域存在沙尘区域则基于该区域卫星云图行列号计算得到经纬度信息； 步骤S302，基于步骤S20获取沙尘暴天气相应位置和相应时刻的全天空地基云图以及无沙尘暴天气的全天空地基云图，分别提取R、G、B值，通过R、G、B值及其组合作为多通道数据，以像元为单位构建出所有像元多时刻、多通道输入属性； 步骤S303，对比地基云图图像进行像元的人工标注，将通道数据分为沙尘暴天气下的沙尘像元、无沙尘暴天气的云像元和无沙尘暴天气的天空像元三类，形成各类像元的数据集，从而制备训练集和测试集； 步骤S304，建立卷积神经网络和长短期记忆神经网络的组合模型，利用串联结构的顺序连接方式，通过卷积神经网络提取深度特征，并将深度特征输入LSTM模型进行分类，对训练集的多类像元进行one-hot码编码，实现对像元的识别，基于识别结果通过全天空地基云图中不同像元数量判识沙尘暴天气。

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