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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于卫星观测数据的日光诱导叶绿素荧光重建方法及系统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：CN119312136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411397592.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于卫星观测数据的日光诱导叶绿素荧光重建方法及系统是由周杨;张嘉维;张权设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卫星观测数据的日光诱导叶绿素荧光重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卫星观测数据的日光诱导叶绿素荧光重建方法及系统，包括：搜集并处理地面站点观测数据、气温数据、叶面积指数数据、MODIS双向反射分布函数天底校正反射率数据、增强型植被指数数据、归一化差值水分指数数据、全球土地覆盖分类数据、OCO‑2和TROPOMI卫星观测SIF数据；再运用机器学习方法分别以OCO‑2SIF和TROPOMISIF为原始数据进行数据重建；然后，构建两种重建SIF数据与站点观测SIF之间的经验公式，并优化得到站点上的估算参数；随后，计算经验公式在各土地覆盖类型上的估算参数；最后，将两种重建SIF数据代入到经验公式中，得到具有站点SIF信息的重建SIF。

本发明授权基于卫星观测数据的日光诱导叶绿素荧光重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星观测数据的日光诱导叶绿素荧光重建方法，其特征在于，包括： 采集并预处理ERA5-Land气象再分析气温数据、叶面积指数数据、MODIS双向反射分布函数天底校正反射率数据、增强型植被指数数据、归一化差值水分指数数据、全球土地覆盖分类数据、OCO-2卫星观测SIF数据和TROPOMI卫星观测SIF数据； 获取地面站点叶绿素荧光SIF观测数据，对所述地面站点叶绿素荧光SIF观测数据进行时间平均和校正； 以所述OCO-2卫星观测SIF数据和所述TROPOMI卫星观测SIF数据为原始数据，采用机器学习算法进行数据重建，得到重建后OCO-2卫星观测SIF数据和重建后TROPOMI卫星观测SIF数据； 构建待求解的跨平台融合观测SIF数据、所述重建后OCO-2卫星观测SIF数据和所述重建后TROPOMI卫星观测SIF数据之间的经验公式，对所述经验公式进行参数率定，通过对各地面站点采用差分进化算法，得到所述经验公式在所述各地面站点中的估算参数集合； 基于全球土地覆盖分类数据对所述各地面站点进行分类，得到更新后的站点数据，利用所述站点数据和所述估算参数集合对经验公式进行更新； 将所述重建后OCO-2卫星观测SIF数据和所述重建后TROPOMI卫星观测SIF数据代入更新后的经验公式，得到跨平台融合观测SIF数据； 以所述OCO-2卫星观测SIF数据和所述TROPOMI卫星观测SIF数据为原始数据，采用机器学习算法进行数据重建，得到重建后OCO-2卫星观测SIF数据和重建后TROPOMI卫星观测SIF数据，包括： 采用XGBoost机器学习方法，使用随机搜索方式对模型超参数进行寻优，采用所述ERA5-Land气象再分析气温数据、所述叶面积指数数据、所述MODIS双向反射分布函数天底校正反射率数据中的红、蓝、绿和近红外波段数据、所述增强型植被指数数据以及所述归一化差值水分指数数据作为自变量，分别以所述OCO-2卫星观测SIF数据和所述TROPOMI卫星观测SIF数据为目标变量进行训练、验证和测试，生成各自目标变量对应的机器学习模型； 将所述自变量分别输入所述各自目标变量对应的机器学习模型，获得所述重建后OCO-2卫星观测SIF数据和所述重建后TROPOMI卫星观测SIF数据。

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