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龙图腾网获悉中国石油大学(华东);青岛中科蓝迪信息科技有限公司申请的专利一种基于TM-01数据的双分支网络土壤水分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：CN120067592B 。

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：202510196755.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于TM-01数据的双分支网络土壤水分反演方法是由何亚文;丁浩楠;李劲松;金丰;邓锦绣设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TM-01数据的双分支网络土壤水分反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TM‑01数据的双分支网络土壤水分反演方法，涉及土壤水分遥感反演技术领域，基本步骤为：将TM‑01卫星数据与SMAP卫星土壤水分产品数据进行时间和空间上的匹配；对匹配后的训练样本和验证样本进行归一化和质量控制；利用XGBoost机器学习方法分析数据特征的重要性，并剔除重要性低的三个特征；将优化后的样本数据和验证数据输入全连接神经网络和随机森林模型，建立模型并反演土壤水分结果；最终通过加权平均法融合两种模型的土壤水分反演结果，得到最终的土壤水分反演结果。本发明具有卫星观测数据客观合理、土壤水分反演精度高等优点。

本发明授权一种基于TM-01数据的双分支网络土壤水分反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TM-01数据的双分支网络土壤水分反演方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）获取TM-01卫星数据和SMAP卫星土壤水分产品数据；将TM-01卫星数据、SMAP卫星土壤水分产品数据进行时间和空间上的匹配，生成训练样本和验证样本，比例为7:3，其中时间匹配为TM-01卫星数据、SMAP卫星土壤水分产品数据相同日期的数据相匹配，空间匹配为利用最近邻域法对TM-01卫星数据和SMAP卫星土壤水分产品数据进行匹配，即保留了TM-01卫星数据镜面反射点与SMAP卫星土壤水分产品数据网格点经纬度最近的点以进行空间匹配； （2）对训练样本和验证样本进行预处理操作，包括：归一化、质量控制处理；其中，质量控制处理包括：对低质量反射点及水体区域进行剔除； （3）利用XGBoost机器学习分析训练样本和验证样本数据中信息特征的重要性，并将重要性低的三个特征剔除； （4）建立全连接神经网络模型，通过选择relu激活函数、数据批量归一化、L2正则化、Dropout和全连接网络参数设置，将剔除重要性低特征的训练样本数据和验证样本数据，输入到全连接神经网络，经过多次迭代，得到土壤水分反演结果y1和均方根误差RMSE1； （5）建立随机森林模型，通过决策树数量、决策数最大深度、最大特征数、内部节点最小样本数、叶子节点最小样本数、评价准则和样本采样方法设置，将剔除重要性低特征的训练样本数据和验证样本，输入到随机森林模型，得到土壤水分反演结果y2和均方根误差RMSE2； （6）采用加权平均法对土壤水分反演结果y1、y2和均方根误差RMSE1、RMSE2进行计算，得到最终土壤水分反演结果。

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石油大学(华东);青岛中科蓝迪信息科技有限公司，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。