买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利基于多尺度地理加权回归的森林地上生物量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：CN116091939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310002639.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多尺度地理加权回归的森林地上生物量降尺度方法是由王楠;李明诗;孙敏;叶鋆泓设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度地理加权回归的森林地上生物量降尺度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多尺度地理加权回归的森林地上生物量降尺度方法，包括收集研究区资料，对预测变量进行提取；将全色波段与对应的多光谱波段进行融合，生成融合多光谱图像；确定与AGB值有更密切关系的特征变量，同时将多余的变量从建模过程中剔除；通过MGWR来捕捉各种预测变量的空间异质性水平的差异；利用粗分辨率数据集构建的MGWR统计回归模型直接应用于预测变量集，以完成降尺度的任务；并通过克里金法插值，将MGWRD得出的AGB残差的结构成分分离出来，并将分离出来的成分叠加到空间上对应的MGWRD预测AGB值上，形成AGB的最终分布模式。由较低成本获得的低空间分辨率遥感影像通过统计回归降尺度方法获得更高分辨率AGB分布图，并利用克里金法提高了预测精度。

本发明授权基于多尺度地理加权回归的森林地上生物量降尺度方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度地理加权回归的森林地上生物量降尺度方法，包括以下步骤： S1、收集研究区资料，对预测变量进行提取； S2、将全色波段与对应的多光谱波段进行融合，生成融合多光谱图像； S3、确定与AGB值有更密切关系的特征变量，同时将多余的变量从建模过程中剔除； S4、通过MGWR模型来捕捉各种预测变量的空间异质性水平的差异； S5、利用粗分辨率数据集构建的MGWR统计回归模型直接应用于预测变量集，以完成降尺度的任务； S6、并通过克里金法插值，将MGWRD得出的AGB残差的结构成分分离出来，并将分离出来的成分叠加到空间上对应的MGWRD预测AGB值上，形成AGB的最终分布模式； 所述S4中，MGWR模型表示如下： ； 其中是响应变量的第i个观测值，是第j个解释变量在位置i的观测值，代表不同变量j在不同带宽下的回归系数，代表样本点的空间地理坐标是，k代表预测变量的数量，是模型回归残差； 所述S5中，AGB降尺度过程为： ； 其中，表示细尺度的AGB预测值；表示由MGWR分析确定的最佳预测变量，MGWRD表示由最佳预测变量集创建的AGB统计回归模型，分辨率较粗。

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南京林业大学，其通讯地址为：210037 江苏省南京市龙蟠路159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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。