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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于植被指数和干旱耦合关系的干旱监测分析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：CN118070120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410167613.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于植被指数和干旱耦合关系的干旱监测分析方法是由吴云龙;张毅;钟玉龙;史绪国;卢金晴;刘素兰设计研发完成，并于2024-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于植被指数和干旱耦合关系的干旱监测分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于植被指数和干旱耦合关系的干旱监测分析方法，涉及干旱遥感检测领域，从数据收集开始，到模型的设计和训练，以及最终的模型评估与应用。通过使用大量标注数据进行训练，学习植被指数和干旱之间的耦合关系，卷积神经网络模型逐渐调整权重和参数，以更准确的确定植被指数和干旱之间的耦合关系。为了进一步提升模型的性能，运用了超参数调优、数据增强和模型集成等策略，以应对各种数据场景的挑战。本发明的有益效果是：不仅有效克服了传统方法的局限性，还能够提供更可靠、更准确的干旱监测结果，提高了干旱监测的精确性和时效性。为各类应用领域提供了坚实的基础和实际价值。

本发明授权一种基于植被指数和干旱耦合关系的干旱监测分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于植被指数和干旱耦合关系的干旱监测分析方法，其特征在于：包括： S1：采用影响干旱监测分析的数据，这些数据具体包括高分辨率卫星遥感数据、土壤数据、气象数据，所述气象数据包括降水数据、地表温度数据、湿度数据、蒸散发数据，所述土壤数据包括土壤含水量数据、土壤温度数据； S2：对数据进行清洗、去噪、校正和归一化处理，将得到的植被指数和干旱指数组成数据集，并利用数据增强技术对数据集中的数据进行变换处理，得到由更多数据形成新的数据集，将新的数据集划分为训练集、验证集和测试集； 利用处理后的降水数据、温度数据、湿度数据、土壤含水量数据、土壤温度数据、蒸散发数据计算干旱指数ADI； S3：基于卷积神经网络构建深度学习模型； S4：利用训练集对深度学习模型进行训练，利用验证集和测试集对训练后的模型进行验证，得到训练好的深度学习模型，该模型的输入为植被指数和干旱指数，输出为干旱分析结果； S5：将经由实际获取的高分辨率卫星遥感数据得到的植被指数和土壤数据、气象数据得到的干旱指数输入至训练好的深度学习模型，得到干旱分析结果。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。