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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种亮温—浮标时空匹配散点反演海洋盐度垂直剖面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：CN121615108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610143969.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种亮温—浮标时空匹配散点反演海洋盐度垂直剖面方法是由肖程望;田晋源;董健;窦昊锋;李一楠;宋广南;吴袁超设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种亮温—浮标时空匹配散点反演海洋盐度垂直剖面方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种亮温—浮标时空匹配散点反演海洋盐度垂直剖面方法，该方法通过获取并匹配卫星亮温与浮标盐度剖面数据，构建时空匹配散点数据集，对特征和标签分别标准化并保存参数。构建改进的Transformer模型，其输入嵌入层将特征投影为高维向量，编码器进行特征编码，分层输出头部通过三个并行子网络分别预测表、中、深层盐度，并拼接为完整剖面。将标准化后的待反演特征输入训练好的模型，得到预测值后反归一化，获得具有物理单位的盐度垂直剖面。本方法通过时间循环编码与分层输出头设计，利用深度学习求解辐射传输反问题，实现从表层信号反演海洋垂直盐度结构。

本发明授权一种亮温—浮标时空匹配散点反演海洋盐度垂直剖面方法在权利要求书中公布了：1.一种亮温—浮标时空匹配散点反演海洋盐度垂直剖面方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取卫星亮温数据与现场浮标盐度剖面数据，并进行时空匹配，构建包含输入特征向量和标签向量的时空匹配散点数据集，其中所述输入特征向量包括时间、空间及物理特征，所述标签向量包括多个目标深度对应的盐度值； 对所述时空匹配散点数据集中的输入特征向量和标签向量分别进行标准化处理，得到标准化后的输入特征向量和标准化后的标签向量，并保存相应的标准化参数； 构建并训练一个改进的Transformer神经网络模型，该改进的Transformer神经网络模型包括： 输入嵌入层，用于接收所述标准化后的输入特征向量并将其投影为高维嵌入向量； Transformer编码器，用于对所述高维嵌入向量进行特征编码； 分层输出头部，其包括并行设置且分别对应于表层、中层和深层盐度预测的三个独立子头部，用于根据所述Transformer编码器的输出分别预测各深度层的标准化盐度值，并拼接形成完整的标准化盐度垂直剖面预测向量； 将待反演数据对应的、经相同方式标准化后的输入特征向量，输入所述训练后的改进Transformer神经网络模型，得到标准化盐度垂直剖面预测值； 利用保存的、对应于标签向量的标准化参数，对得到的标准化盐度垂直剖面预测值进行反归一化处理，获得具有物理单位的盐度垂直剖面反演结果。

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