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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于机器学习的星载GNSS-R土壤湿度融合反演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：CN120950899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511475709.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于机器学习的星载GNSS-R土壤湿度融合反演方法及系统是由郑乃铨;阳凡林;徐莹;辛明真;刘海涛设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的星载GNSS-R土壤湿度融合反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及GNSS‑R遥感技术领域，尤其是涉及一种基于机器学习的星载GNSS‑R土壤湿度融合反演方法及系统，所述方法，包括获取由星载GNSS‑R内部特征值数据和SMAP外部辅助数据构成的多源数据；基于获取的多源数据进行预处理，将匹配数据集作为输入构建机器习反演模型，利用优化后的反演模型进行轨道点土壤湿度反演，根据轨道点土壤湿度反演值进行格网点定权融合，采用改进的自适应CRITIC权重法计算各GNSS系统的权重，基于格网点的土壤湿度反演值进行结果验证与应用，本发明对每个格网内各GNSS系统轨道点特征值定权融合，有效抵抗异常值干扰，输出的连续格网数据可直接适配农业灌溉分区、水文模型输入、气候研究等业务场景。

本发明授权一种基于机器学习的星载GNSS-R土壤湿度融合反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的星载GNSS-R土壤湿度融合反演方法，其特征在于，包括： 获取由星载GNSS-R内部特征值数据和SMAP外部辅助数据构成的多源数据； 基于获取的多源数据进行预处理，包括将星载GNSS-R内部特征值数据进行质量控制，再将质量控制后的星载GNSS-R内部特征值数据与SMAP外部辅助数据进行时空匹配，得到匹配数据集； 将匹配数据集作为输入构建反演模型，包括以XGBoost库为框架构建反演模型，并结合贝叶斯算法、网格搜索和随机搜索对模型参数进行优化； 利用优化后的反演模型进行轨道点土壤湿度反演，包括对预处理后的GNSS-R内部特征值数据进行分类，利用反演模型分别对各类数据进行反演； 根据轨道点土壤湿度反演值进行格网点定权融合，包括将轨道点土壤湿度反演值按区域划分格网并分配至对应格网并构建决策矩阵，采用改进的自适应CRITIC权重法计算各GNSS系统的权重，得到格网点的土壤湿度反演值； 所述将轨道点土壤湿度反演值按区域划分格网并分配至对应格网并构建决策矩阵，包括按照预设分辨率将研究区域划分为规则格网，通过每个格网通过中心点经纬度确定空间范围，基于轨道点土壤湿度反演值对应的经纬度坐标，将轨道点反演值分配至对应格网，得到格网和轨道点反演值集合的对应关系，统计每个格网内各GNSS系统对应的轨道点数量，取各系统轨道点数量的最小值记为m，以筛选后的m个样本为行、GNSS系统为列，构建格网内土壤湿度反演值的决策矩阵； 所述采用改进的自适应CRITIC权重法计算各GNSS系统的权重，包括采用包括效益型指标标准化与成本型指标标准化的标准化算法对决策矩阵数据进行归一化处理，通过对比各GNSS系统数据的离散程度与信息承载能力进行信息量量化计算，之后构建GNSS系统间的Pearson相关系数矩阵，基于相关系数计算冲突性，通过信息量与冲突性的乘积得到各GNSS系统的核心度量，再经归一化处理得到GNSS系统权重，对每个格网内各GNSS系统的轨道点反演值分别计算中值，根据各中值进行加权求和得到格网点土壤湿度反演值，所述格网点土壤湿度反演值计算公式为： ； 其中，、、和分别表示不同信号来源的GNSS系统轨道点反演中值，、、和分别是各反演中值对应的系统权重； 基于格网点的土壤湿度反演值进行结果验证与应用。

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