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龙图腾网获悉北京华镁钛科技有限公司申请的专利一种基于低轨卫星的森林火灾监测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：CN120298911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510356221.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于低轨卫星的森林火灾监测方法是由修威;张祥;陈牧设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低轨卫星的森林火灾监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低轨卫星的森林火灾监测方法，包括：通过多传感器获取数据，经去噪和平滑化处理生成融合数据集。利用卷积神经网络结合多尺度分析增强火点特征，形成特征集。将多星协同观测数据与特征集匹配，通过时间序列对齐生成高频次观测的增强数据集。采用深度学习和迁移学习优化模型，提取关键区域特征，通过分布式计算共享多星数据，得到覆盖增强数据集。基于时效性评估模型动态调整多星调度策略，输出调度结果。通过强化学习优化算法鲁棒性，结合复杂气象条件模拟，得到鲁棒性增强模型，并利用多源数据校验技术验证数据融合精度，输出最终监测结果。本发明显著提升了火点检测的准确性、时效性和覆盖完整性。

本发明授权一种基于低轨卫星的森林火灾监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低轨卫星的森林火灾监测方法，其特征在于，包括： 从低轨卫星平台获取多传感器数据，通过预设的去噪模型对传感器数据异构进行处理，采用自适应滤波技术对不同波段数据进行平滑化，得到融合数据集； 针对融合数据集，在复杂场景识别时，若噪声干扰影响超过预设阈值，则通过卷积神经网络提取特征，结合多尺度分析技术对火点特征进行增强，得到特征集； 获取多星协同观测数据，通过时间序列对齐技术将多源协同覆盖数据与所述特征集进行匹配，得到高频次观测能力增强的增强数据集； 针对增强数据集，若复杂场景识别需求增加，则通过深度学习算法对图像分析适应性进行优化，结合迁移学习技术调整模型参数，输出优化结果； 从所述优化结果中提取关键区域特征，采用分布式计算框架对多星协同互补性进行数据共享处理，得到覆盖增强数据集； 根据所述覆盖增强数据集，通过预设的时效性评估模型对观测频次和完整性进行分析，若时效性完整性低于预期，则动态调整多星协同调度策略，输出调度结果； 针对所述调度结果，采用强化学习技术对算法鲁棒性强弱进行迭代优化，通过模拟复杂气象条件下的火点检测任务，得到鲁棒性增强模型； 从所述鲁棒性增强模型中获取最终火点检测数据，通过多源数据校验技术对数据融合精度进行验证，输出最终监测结果； 获取增强数据集的过程包括： 通过多星观测获取多源数据，采用时间序列对齐技术处理数据对齐，得到对齐后的第一数据集； 从对齐后的第一数据集中提取协同覆盖信息，通过匹配处理与特征集特征进行融合，得到融合后的第二数据集； 针对融合后的第二数据集，采用覆盖范围分析，确定多源数据的空间分布特性，得到分布特性集； 若所述分布特性集满足预设的阈值条件，则通过随机森林算法对分布特性集进行分类，判断高频观测区域，得到区域集合； 根据所述区域集合与时间序列的对应关系，获取高频观测的时间分布特征，得到时间特征集； 通过所述时间特征集与增强数据集的映射关系，确定观测能力的增强区域，得到增强区域集； 采用数据增强技术对所述增强区域集进行优化处理，得到优化后的增强数据集。

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