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龙图腾网获悉山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)申请的专利一种基于多模态遥感与时空图谱的海洋生态动态预测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：CN121708503B 。

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：202610194432.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多模态遥感与时空图谱的海洋生态动态预测方法及系统是由汪健平;张舒;纪召龙;苑忠浩;朱明明;孙贵芹;韩凯莉;栾春蕾;朱金龙设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态遥感与时空图谱的海洋生态动态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋生态监测技术领域，尤其是涉及一种基于多模态遥感与时空图谱的海洋生态动态预测方法及系统。方法包括根据获取的遥感图像数据进行多模态遥感特征深度融合，其中包括多模态特征图提取与空间嵌入、局部跨模态特征交互与对齐、以及全局上下文聚合与节点嵌入生成；构建基于耦合空间扩散与时间惯性的时空生态过程推理网络STEP‑Net，其中包括多阶空间扩散场建模和生态状态转移单元构建；利用STEP‑Net生成的深度时空表征，进行面向未来的、不确定性的轨迹预测，以及基于深度泰勒分解的因果归因。本发明围绕“海洋生态系统动态演化”的精准预测与科学预警需求，构建了一个集精细化融合、机理性推理和可解释性预测于一体的全新技术框架。

本发明授权一种基于多模态遥感与时空图谱的海洋生态动态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态遥感与时空图谱的海洋生态动态预测方法，其特征在于，包括： 获取遥感图像数据； 根据获取的遥感图像数据进行多模态遥感特征深度融合HCAT，其中包括多模态特征图提取与空间嵌入、局部跨模态特征交互与对齐、以及全局上下文聚合与节点嵌入生成； 构建基于耦合空间扩散与时间惯性的时空生态过程推理网络STEP-Net，其中包括多阶空间扩散场建模和生态状态转移单元ESTU构建； 利用STEP-Net生成的深度时空表征，进行面向未来的、不确定性的轨迹预测，以及基于深度泰勒分解的因果归因； 所述多阶空间扩散场建模，包括通过堆叠多层图卷积网络GCN来构建用于聚合多阶邻 域信息的多阶空间扩散场，首先，对HCAT模块的输出左乘归一化邻接矩阵，得到初步 的邻域聚合特征：，其中，为归一化后的地理邻接矩阵；为从HCAT模 块输入的节点特征矩阵，为一阶的邻域聚合特征矩阵；再对聚合后的特征进行线性变 换和非线性激活，生成一阶扩散场：，其中，ReLU为激活函 数；是第一层GCN的可学习权重矩阵；代表一阶空间扩散场；最后将一阶扩散场作 为输入，先进行二阶邻域信息聚合：，其中，为归一化后的地理邻接矩阵；为二阶的邻域聚合特征矩阵；再进行线性变换和非线性激活，生成二阶扩散场：，其中，ReLU为激活函数；是第二层GCN的可学习权重矩 阵；代表二阶空间扩散场；为动态地融合来自不同空间距离的影响，通过一组可学习的 权重，将不同阶数的扩散场进行加权融合，得到最终的综合空间扩散场： ， 其中，为可学习的融合权重参且；为最终的综合多阶邻域影响 的空间扩散场矩阵； 所述生态状态转移单元构建，包括将ESTU计算的三个基础门控别用于独立地调节外部 强迫、空间扩散和时间惯性的强度，分别生成一个由外部强迫主导的候选状态分量和 一个由“空间扩散”主导的候选状态分量： ， 其中，分别是由外部强迫驱动的候选分量与由空间扩散驱动的候选分量；表示tanh激活函数；表示ESTU单元内部所有可学习的权重矩阵和偏置向 量；为动态地平衡驱动力的影响，利用ESTU引入全新的来源主导门，根据当前的新观测 和空间扩散趋势，动态地决定状态变化所依赖的来源，表示为：，其中，表示ESTU单元内部所有可学习的权重矩阵 和偏置向量，其中，W类矩阵作用于当前输入，U类矩阵作用于循环状态；表示Sigmoid 激活函数；为门控向量代表来源主导门； 最后利用所有门控，将候选分量进行加权融合，形成最终更具物理解释性的候选状态： ， 其中，分别是由外部强迫驱动的候选分量、由空间扩散驱动的候选分量 以及最终的融合候选状态；表示逐元素乘法；利用时间惯性门，将上一时刻的历史状 态和当前生成的候选状态进行加权组合，完成当前时刻的最终状态更新，得到：。

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山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)，其通讯地址为：264006 山东省烟台市经济开发区长江路216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”。

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