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龙图腾网获悉水利部南京水利水文自动化研究所;江苏南水水务科技有限公司申请的专利一种多源卫星测量土壤水分的数据校正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：CN116027010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211212841.X，技术领域涉及：G01N33/24；该发明授权一种多源卫星测量土壤水分的数据校正方法是由邓超;曹子聪;苏南;徐海峰;陆叶;杨威;史占红;班莹;张健;唐培健;周学斌;谈伟;钱雨佳;陈建宁设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源卫星测量土壤水分的数据校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源卫星测量土壤水分的数据校正方法，通过对卫星遥感反演的土壤水分数据和实测的土壤介电常数通过数学方法进行线性拟合，建立土壤介电常数与卫星遥感反演的土壤水分数据之间的关系，并将所得的介电常数数据代入体积含水率‑介电常数关系函数计算，从而得到准确的土壤含水量信息。本发明能够对研究区土壤进行大范围的、更精准的快速测量，有助于推动星遥感反演土壤水分产品在农业、气象、水利等行业的应用拓展。

本发明授权一种多源卫星测量土壤水分的数据校正方法在权利要求书中公布了：1.一种多源卫星测量土壤水分的数据校正方法，其特征在于，所述数据校正方法包括以下步骤： S1，在不同时段不同环境参数下，采集n个卫星的遥感数据，预处理后分别反演得到未校正的研究区内不同观测点的土壤水分反演数据Xi,j，i＝1,2,…,n；同时，采用人工烘干法获得研究区区域内不同观测点的土壤水分真实数据Yj，采用TDR仪器测量得到测量得到研究区区域内不同观测点的土壤的介电常数j＝1,2,…,m；m是观测点数量；根据土壤水分真实数据Yj计算得到研究区区域内不同观测点的土壤水分的体积含水率 S2，结合步骤S1获得的多组土壤水分真实量Yj和土壤水分的介电常数拟合得到研究区范围内不同观测点的土壤真实含水量Yj与介电常数的平方根之间的线性关系函数公式：式中，a和b为无量纲的影响参数； S3，构建得到研究区区域内不同观测点的土壤水分的体积含水率与土壤的介电常数之间的经验关系模型： S4，结合步骤S1获得的不同时段不同环境参数下的土壤水分反演数据Xi,j和土壤水分真实数据Yj，构建不同卫星的土壤水分修正模型：Yj＝ciXi,j 3+diXi,j 2+eiXi,j+fi，式中，ci、di、ei、fi为无量纲的影响参数； S5，结合步骤S2中的线性关系函数公式和步骤S3中的土壤水分修正模型，得到不同卫星对应的土壤体积含水量计算公式： S6，采集当前时段t的n个卫星的遥感数据，结合以当前时段t为终点的前K个时段的环境参数，选择最优卫星遥感数据，预处理后反演得到研究区区域内的土壤水分数据Xi,jt，将土壤水分数据Xi,jt代入相应卫星的卫星遥感反演土壤水分数据计算公式，计算得到当前时段t的校正后的研究区区域内的土壤体积含水量θi,jt； 所述环境参数包括研究区各观测站点的蒸发量、雨量和植被密度； 步骤S6中，结合以当前时段为终点的前K个时段的环境参数，选择最优卫星遥感数据的过程包括以下步骤： S51，针对同一时段不同观测点的每个土壤水分反演数据Xi,j，采用相应卫星对应的土壤体积含水量计算公式计算得到不同观测点的土壤体积含水量θi,j，计算其与测量得到的不同观测点的土壤水分的体积含水率之间的差值，根据差值标定土壤水分反演数据Xi,j的精准度等级； S52，统计同一时段不同卫星的遥感图像对应的所有观测点的土壤水分反演数据的精准度等级，计算得到该遥感图像的匹配度等级，将匹配度等级最高的卫星的遥感图像选定为正样本图像，将匹配度等级最低的卫星的遥感图像选定为负样本图像； S53，获取所有正样本图像和负样本图像对应的以遥感图像采集时段为终点的前K个时段的环境参数序列，生成训练正样本和训练负样本，构建得到训练数据集； S54，基于神经网络构建遥感卫星匹配模型，输入为以当前时段为终点的前K个时段的环境参数序列，输出为正样本图像对应的卫星型号，导入训练数据集对遥感卫星匹配模型进行训练； S55，将当前时段为终点的前K个时段的环境参数序列导入遥感卫星匹配模型，选择当前时段对应的最优卫星遥感数据。

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