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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种微波遥感土壤水分数据图像降尺度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：CN116310778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211101688.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种微波遥感土壤水分数据图像降尺度方法是由吴田军;杨辰飞;董文;骆剑承;张新;席江波;王长鹏设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微波遥感土壤水分数据图像降尺度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感技术领域，具体涉及一种微波遥感土壤水分数据图像降尺度方法。本发明利用机器学习算法对土壤水分数据图像与降尺度因子之间的关系进行非线性拟合，建立非线性关系模型；模型训练速度快、泛化能力强，不易受到模型参数等不确定性因素的影响，考虑的自变量较多，对复杂区域更适应；从而避免了复杂物理机理的降尺度方法，同时运用了微波遥感数据的优势，提高了微波遥感土壤水分数据图像的空间分辨率。

本发明授权一种微波遥感土壤水分数据图像降尺度方法在权利要求书中公布了：1.一种微波遥感土壤水分数据图像降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取微波遥感反演产品中的大尺度土壤水分数据图像，并且以平均值的方式计算源大尺度网格内的栅格特征；从微波遥感反演产品产品数据中选择辅助数据，将所有种类的辅助数据重采样至源大尺度； 步骤2，建立大尺度土壤水分数据图像及大尺度的多种辅助数据之间的非线性关系的预测模型，利用XGBoost算法对模型进行训练，得到大尺度的最优预测模型； 步骤3，将大尺度的辅助数据作为大尺度的最优预测模型的输入，大尺度的最优预测模型输出预测的大尺度土壤水分数据图像的像元值；再根据预测的土壤水分数据图像和源大尺度的土壤水分数据图像，计算得到土壤水分数据图像在源大尺度上的残差； 步骤4，对土壤水分数据图像在源大尺度上的残差进行克里金插值重采样至小尺度，得到土壤水分数据图像在小尺度上的残差； 步骤5，对大尺度的辅助数据进行重采样至小尺度，得到小尺度的辅助数据；将小尺度的辅助数据输入大尺度的最优预测模型，得到小尺度上未经残差校正的土壤水分数据图像的预测值；再将小尺度土壤水分数据图像的预测值加上土壤水分数据图像在小尺度上的残差，得到经过残差校正的小尺度的土壤水分数据图像。

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长安大学，其通讯地址为：710061 陕西省西安市南二环中段33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”。