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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利参考数据约束下序列数据时谱辐射一致化处理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：CN121074441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511614696.1，技术领域涉及：G06V10/72；该发明授权参考数据约束下序列数据时谱辐射一致化处理方法及系统是由甘文霞;耿晶;杨如琴;冯禹;王玮哲设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本参考数据约束下序列数据时谱辐射一致化处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种参考数据约束下序列数据时谱辐射一致化处理方法及系统，方法包括：获取遥感影像序列并生成多源辐射归一化图像数据库，形成多源参考序列数据对；构建重构自相似归一化预训练模型，重构自相似归一化预训练模型包括分解与重构模块、自相似权重矩阵模块及变分归一化模块，分解与重构模块得到最终时谱特征序列，自相似权重矩阵模块得到时谱自相似权重矩阵；变分归一化模块处理形成时谱辐射一致序列数据；基于重构自相似归一化模型，得到对应的时谱辐射一致序列数据。本发明构建时谱归一化的变分模型框架，协同自相似权重、时谱自回归与相似性，实现时谱序列立方体的时谱辐射归一化，求解得到趋势准确、光谱保真的时序遥感数据。

本发明授权参考数据约束下序列数据时谱辐射一致化处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种参考数据约束下序列数据时谱辐射一致化处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取遥感影像序列并生成多源辐射归一化图像数据库，任意选取两组遥感影像序列以形成多源参考序列数据对； 构建重构自相似归一化预训练模型，所述重构自相似归一化预训练模型包括分解与重构模块、自相似权重矩阵模块及变分归一化模块，分解与重构模块基于奇异谱分析将多源参考序列数据对进行嵌入、分解、分组及重构，得到最终时谱特征序列，自相似权重矩阵模块对最终时谱特征序列进行特征编码及自注意力处理，得到时谱自相似权重矩阵；变分归一化模块基于多源数据时谱关联关系及谱间约束关系形成优化模型，基于优化模型对时谱自相似权重矩阵进行优化处理形成时谱辐射一致序列数据； 通过多成因辐射归一化数据库对重构自相似归一化预训练模型进行训练，得到重构自相似归一化模型； 基于重构自相似归一化模型对待归一化多源参考序列数据对进行处理，得到对应的时谱辐射一致序列数据； 其中，所述变分归一化模块基于多源数据时谱关联关系及谱间约束关系形成优化模型，包括以下步骤： 基于多源参考序列数据对，得到多源数据时谱关联关系及谱间约束关系； 通过时谱自相似权重矩阵、多源数据时谱关联关系及谱间约束关系，构建优化模型，使得优化结果中整体数据空间的核函数的时空权重达到最小值； 所述多源数据时谱关联关系及谱间约束关系，分别表示如下： ； ； 所述优化模型，表示如下： ； 其中，表示整体数据空间，表示时谱辐射归一化后的时序多光谱图像、外源参考影像之间的空间降采样关系，表示去噪后的待时谱辐射归一化时序多光谱图像，表示第个像元在下的时谱自相似权重矩阵，、及分别代表多源参考时序多光谱影像数据的不同时、空、谱域分辨率的组合，下标中的、分别表示第、第个像元，、、、、分别表示不同参考数据的时谱曲线的数据点，表示核函数的时空权重，表示时谱自相似权重矩阵，与分别表示待求解影像与输入的多源参考时序影像数据间的关系，表示考虑以时谱自回归约束，表示时谱曲线相似性约束表示，表示时谱自回归权重系数。

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