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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于SDW-LPT多时相融合遥感影像的水深反演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：CN121437583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202512038479.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于SDW-LPT多时相融合遥感影像的水深反演方法是由贾东振;司小焕;庞轶聪;严梦;许新怡设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SDW-LPT多时相融合遥感影像的水深反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SDW‑LPT多时相融合遥感影像的水深反演方法，具体涉及水深反演领域，对Sentinel‑2原始影像开展辐射校正以消除系统误差，依据配准误差调整滤波窗口，结合窗口尺寸与不同波段特性优化滤波权重，完成影像预处理并计算NDWI；基于NDWI对预处理影像实施云掩膜与陆地掩膜操作，将ICESat‑2光子点投影至与Sentinel‑2影像一致的坐标系，通过DBSCAN密度聚类剔除孤立噪声光子并提取水下地形光子，经折射与潮位改正得到逐像元对齐的标准化参考水深，按其空间分布与水深范围划分训练集和验证集；采用SDW‑LPT方法多时相影像融合，利用多个模型开展水深反演。

本发明授权基于SDW-LPT多时相融合遥感影像的水深反演方法在权利要求书中公布了：1.基于SDW-LPT多时相融合遥感影像的水深反演方法，其特征在于：包括以下步骤： 对获取的Sentinel-2原始影像通过辐射校正消除系统误差，再根据配准误差调整滤波窗口，结合窗口大小，针对不同波段的特性调整滤波权重，以平衡降噪与保留地物细节，得到预处理的Sentinel-2原始影像并计算归一化差分水体指数NDWI； 其中，Sentinel-2原始影像获取步骤为：从Sentinel-2影像中提取蓝、绿、红与近红外四个关键波段数据，同时提取影像RPC参数或地面控制点GCP； 对Sentinel-2原始影像辐射校正步骤如下： 针对影像蓝、绿、红与近红外波段的系统误差进行校正，校正后像素值如下： 校正后像素值=原始像素值×波段增益系数-波段偏移量； 对每个待处理像素的3×3候选窗口计算方差σ²，再与自适应噪声阈值比较进而划分噪声等级；若划分为强噪声，则混合滤波，混合滤波包括中值和加权均值；若为弱噪声，则仅加权均值滤波； 自适应噪声阈值的动态调整逻辑如下： 以Sentinel-2影像的蓝、绿、红、近红外四波段为单位，分别统计全影像的像素灰度方差分布，确定基准阈值，具体操作如下： 计算Sentinel-2影像全局基准阈值： 对单波段影像进行分块，计算每个块的方差； 对所有块的方差做统计分析，形成一个方差数据集并从小到大排序，取方差分布的75分位数作为基准阈值； 基于波段噪声敏感度引入波段权重系数，调整公式：调整后阈值；波段权重系数是结合Sentinel-2各波段的噪声特性，通过实验或统计分析得到的； 同一波段内，针对不同地物区域的纹理方差差异，进一步空间自适应调整，得到像素级局部阈值，具体操作如下： 对每个像素的3×3邻域，设定纹理复杂度系数，调整公式：；由像素局部邻域的纹理波动程度决定； 基于配准误差的滤波窗口动态调整步骤如下： 利用RPC参数或地面控制点GCP，建立影像像素坐标与真实地理坐标的映射关系，对比待校正影像像素的地理坐标与参考基准的地理坐标，差值经投影转换后计算当前像素的配准误差；基于自适应误差阈值量化为误差等级,并依据误差等级动态确定窗口参数； 自适应误差阈值调整逻辑如下： 首先统计待处理影像的全局配准误差分布，确定阈值的基准区间，步骤如下： 引入场景权重系数，根据应用场景调整基准阈值，修正公式：；其中，场景权重系数设定范围取决于应用场景，为像素级局部阈值，应用场景包括精细地物分类轮廓提取、粗尺度监测覆盖度估算以及常规影像预处理； 针对不同波段的配准误差敏感性，引入波段修正系数，微调得到最终自适应误差阈值：；其中，波段修正系数的设定基于Sentinel-2四波段特性； 不同波段的特性调整滤波权重步骤如下： 结合窗口大小，预设波段基础权重矩阵，具体如下： 基于权重分配原则，令每个波段的权重矩阵所有元素之和等于1，公式：，表示原始权重，表示原始权重的总和，表示归一化后的权重，最终用于滤波计算的权重矩阵，是根据波段特性、窗口层级预设的未归一化的权重矩阵；并定义窗口的层级，基于不同窗口层级，分波段对基础权重矩阵预设并验证合理性； 根据划分噪声等级的窗口执行滤波；计算滤波前后的辐射均值偏差、PSNR、配准误差均值，若滤波前后的辐射均值偏差大于等于5%、PSNR小于3dB、配准误差均值降低小于30%中任意一项成立，则不达标，回溯调整参数； 在不同误差等级、不同波段的边界区域，采用权重渐变策略，避免影像出现拼接痕迹；权重渐变策略的具体设置如下： 确定边界区域的宽度：过渡区宽度=窗口尺寸差的12，向上取整； 确定渐变权重的计算基准：过渡区内每个像素的权重矩阵由边界一侧的权重矩阵和边界另一侧的权重矩阵按距离占比加权计算得出； 量化渐变：对过渡区内的每个像素，计算渐变系数t，再通过线性渐变公式得到最终权重，具体操作如下： 1渐变系数t计算：； 其中，表示的是当前像素到基准A区域边界的距离，过渡区内从0到；是过渡区的宽度； 2过渡区内像素的最终权重矩阵，通过和线性插值得到： ； 其中，是权重矩阵的行列索引，计算后对重新归一化，确保所有元素和为1； 基于归一化差分水体指数NDWI对预处理的Sentinel-2原始影像进行云掩膜与陆地掩膜处理，为后续多时相融合与ICESat-2光子匹配提供几何一致的有效水体范围； 将ICESat-2光子点统一投影到与预处理Sentinel-2影像一致的坐标系下，采用DBSCAN密度聚类方法对光子高度进行空间-高度联合聚类，自适应设置DBSCAN的邻域半径与最小样本数，剔除孤立噪声光子，以增强对真实水下地形光子的保留能力，并提取水下地形光子，并进行折射改正和潮位改正，得到与预处理Sentinel-2影像逐像元对齐的标准化参考水深，并根据其空间分布与水深范围划分模型训练集与验证集； 采用SDW-LPT方法融合多时相影像，生成多时相融合影像，基于多时相融合影像数据，分别采用多波段模型、对数比值模型与二次多项式比值模型QPRM进行水深反演。

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