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！

龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种耦合城市气候模型和深度学习的高分辨率城市高温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：CN120929749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511034035.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种耦合城市气候模型和深度学习的高分辨率城市高温监测方法是由冯润东;王甫园设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耦合城市气候模型和深度学习的高分辨率城市高温监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种耦合城市气候模型和深度学习的高分辨率城市高温监测方法，属于高温监测预警领域。针对现有技术空间分辨率低、多源信息利用不足及物理机理与深度学习融合不紧密等问题，结合高分遥感影像、地面气象观测与城市地表属性等多源信息，创新性地集成城市气候物理建模与深度学习算法，实现对城市高温空间格局的高精度反演与动态监测。该发明能够兼顾数据的全面性、时效性与科学性，有效提升城市高温分布的监测精度和预测能力，为城市高温灾害预警、风险评估及科学管理提供强有力的数据支持。

本发明授权一种耦合城市气候模型和深度学习的高分辨率城市高温监测方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合城市气候模型和深度学习的高分辨率城市高温监测方法，其特征在于：所述的方法包括： 数据收集与处理，获取高分一号高分辨率遥感影像数据，对所述遥感影像进行几何校正、辐射校正和大气校正，从而获得空间分辨率为20m的校正遥感影像数据；收集来自地面气象监测站点的气象观测数据，包括气温、相对湿度、风速、气压、海拔、日期、纬度和经度；下载城市土地覆被数据和建筑物信息数据，其中土地覆被数据包括建设用地、林地、草地、水域、耕地、未利用地，建筑物信息包括屋顶、建筑高度、建筑结构及建筑功能指标； 城市高温空间分布信息提取，基于处理和融合的多源数据，将城市土地覆被特征、建筑物属性与遥感数据共同输入增强型双分支辐射神经网络，其中所述网络分别处理短波和长波辐射，采用共享特征提取模块进行特征提取，利用自适应加权损失函数对样本权重进行动态调整；将由增强型双分支辐射神经网络输出的长波辐射，与地表的发射率、斯特凡-玻尔兹曼常数、地表温度、热容量、地表温度变化率参数输入城市气候模型，进而计算得到城市最高气温分布； 整合增强型双分支辐射预测神经网络模型和城市天气产生器，构建耦合深度学习的城市气候模型； 基于输入卫星影像数据的分辨率，网格大小设置为20m，城市高温数据的空间分辨率为20m； 选择80%的气象监测站点的监测数据，包括：相对湿度、风速、气压、海拔；地表特征数据，包括：城市土地覆被和建筑物信息作为输入数据； 基于以下能量平衡方程，描述地表能量的输入、输出和储存关系： ; ; ; 式中，为净辐射；为由增强型双分支神经网络提供的短波辐射输入；为长波辐射输出，由地表发射率、斯特凡-玻尔兹曼常数σ、地表温度T计算得到；为地表储存的能量，由热容量C基于不同城市土地覆被类型得到，和地表温度变化率dTdt计算得到；最终，利用能量平衡计算城市的最高气温： ; 式中，为由增强型双分支神经网络提供的短波辐射输入；为长波辐射输出，为地表储存的能量，σ是斯特凡-玻尔兹曼常数，为地表发射率； 精度验证，基于气象监测站点验证数据作为验证数据集，采用均方根误差、平均绝对误差和系统误差评价方法，定量评估深度学习模型所反演城市高温分布的精度和偏差，并通过对典型城市或典型时刻监测数据的比对，判定所述模型的适用性和高精度特性。

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中国科学院地理科学与资源研究所，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区大屯路甲11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。