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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利多源降水深度时空融合方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120951296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511491971.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权多源降水深度时空融合方法、装置、电子设备及存储介质是由覃晖;介永胜;李承鸿;何豪晖;杨文涛;谭莉;曲昱桦;毛绍翀;张啸;彭奕然;周楚童设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源降水深度时空融合方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于遥感水文技术领域，具体公开了一种多源降水深度时空融合方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对待测区域的多源降水数据进行数据预处理，确定目标时空分辨率的多源降水数据；将目标时空分辨率的多源降水数据输入至降水分类回归模型，得到降水分类回归模型输出的待测区域的降水预测结果；降水分类回归模型基于深度学习模型和机器学习模型构建，是根据多源降水数据样本及其对应的降水数据标签训练得到的，用于基于对多源降水数据进行特征提取及融合得到的融合特征，识别待测区域中的每个降水位置，并预测每个降水位置的降水量。通过本申请，可以有效提升多源降水数据深度时空融合的效果，实现高精度且高时空分辨率的降水预测。

本发明授权多源降水深度时空融合方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多源降水深度时空融合方法，其特征在于，包括： 对待测区域的多源降水数据进行数据预处理，确定目标时空分辨率的多源降水数据； 将所述目标时空分辨率的多源降水数据输入至降水分类回归模型，得到所述降水分类回归模型输出的所述待测区域的降水预测结果； 其中，所述降水分类回归模型基于深度学习模型和机器学习模型构建，是根据多源降水数据样本及其对应的降水数据标签训练得到的，用于基于对所述目标时空分辨率的多源降水数据进行特征提取及融合得到的融合特征，识别所述待测区域中的每个降水位置，并预测每个所述降水位置的降水量；所述多源降水数据包括遥感降水数据、气象数据库数据和数字高程数据； 其中，所述降水分类回归模型包括分类模块和回归模块，并基于所述分类模块判别降水事件，基于所述回归模块进行雨量预测；所述分类模块基于深度学习模型和机器学习模型联合构建，或基于深度学习模型构建；所述回归模块基于深度学习模型和机器学习模型联合构建，或基于机器学习模型构建； 其中，所述将所述目标时空分辨率的多源降水数据输入至降水分类回归模型，得到所述降水分类回归模型输出的所述待测区域的降水预测结果，包括： 将所述目标时空分辨率的多源降水数据输入至所述分类模块，得到所述分类模块输出的所述待测区域中的每个降水位置； 将每个所述降水位置对应的目标时空分辨率的多源降水数据输入至所述回归模块，得到所述回归模块输出的所述待测区域中每个降水位置的降水预测结果。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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”。

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