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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演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：CN120493210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510978587.1，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演方法是由谢涛;黄睿设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演方法，该方法通过对目标区域内的SAR数据、MODIS数据、AMSR2数据及MIRAS数据进行特征提取，构建图像和序列特征数据集，利用设计的多模态数据融合网络对图像和序列特征数据集进行融合，得到新的序列特征数据集，利用多种机器学习回归模型对序列特征数据集进行训练，选取指标最优的机器学习回归模型用于海冰厚度反演，删去光学数据，重新训练得到海冰厚度反演模型，再利用云掩膜数据将目标区域分为有云和无云区域，对有云和无云区域分别应用相应的反演模型。本发明充分融合了各类遥感数据在海冰厚度反演上的优势，可实现海冰的连续大面积冰厚信息提取，具有更好的普适性。

本发明授权一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源遥感数据融合的极地海冰厚度反演方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集目标区域内的多源遥感数据及相应的原位海冰厚度实测数据； S2、对多源遥感数据进行地理配准，分别得到图像数据集、序列数据集和物理参数数据集，提取序列数据集的序列特征，得到序列特征数据集，将图像数据集和序列特征数据集合并为多模态融合数据集，并按照设定比例将多模态融合数据集随机划分为第一训练集和第一测试集； S3、构建多模态数据融合网络，将第一训练集输入多模态数据融合网络进行训练，得到训练后的多模态数据融合网络； S4、将第一测试集输入训练后的多模态数据融合网络进行特征融合，得到融合后的序列特征数据集，将融合后的序列特征数据集与相应的物理参数数据集合并为海冰厚度反演数据集，并按照设定比例将海冰厚度反演数据集随机划分为第二训练集和第二测试集； S5、将第二训练集划分为若干个训练子集，将各训练子集分别输入若干个不同机器学习回归模型进行训练，得到海冰厚度反演数据，与相应的原位海冰厚度实测数据进行比对，得到性能评估指标，选取性能评估指标最优的机器学习回归模型作为海冰厚度反演模型； S6、将第二测试集输入海冰厚度反演模型，输出相应的海冰厚度反演数据。

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