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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利多尺度渐进式地表温度融合降尺度方法及装置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：CN121121533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511672620.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权多尺度渐进式地表温度融合降尺度方法及装置是由沈焕锋;李婵;蒋梦辉;张冠豪设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度渐进式地表温度融合降尺度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像智能处理技术领域，特别涉及一种多尺度渐进式地表温度融合降尺度方法及装置，其中，方法包括：预处理多尺度影像库中的地表温度影像；构建包含地表温度和至少一种辅助参量的多尺度训练数据集；构建基于多参量融合的地表温度降尺度网络，构建基于异质高频信息引导的域变换网络；基于渐进式双网络联合训练策略，训练地表温度降尺度网络和域变换网络；微调满足预设低‑中分辨率条件的降尺度模型；对待处理低分辨率地表温度影像进行低‑中‑高渐进式降尺度，以生成满足目标高分辨率条件的多尺度渐进式地表温度。本发明充分考虑不同分辨率下降尺度差异问题，实现地表热场物理特性保持，提升大区域遥感数据处理效率。

本发明授权多尺度渐进式地表温度融合降尺度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多尺度渐进式地表温度融合降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标卫星满足预设低分辨率条件的地表温度产品、参考卫星满足预设中分辨率条件的地表温度产品和所述参考卫星满足预设高分辨率条件的辅助参量产品中的至少一项产品； 重采样所述至少一项产品，以生成对应于所述至少一项产品的分辨率的多尺度影像库，并预处理所述多尺度影像库中的地表温度影像，以生成预处理后的影像； 利用所述预处理后的影像构建包含地表温度和至少一种辅助参量的多尺度训练数据集； 根据所述多尺度训练数据集构建基于多参量融合的地表温度降尺度网络，并根据所述多尺度训练数据集构建基于异质高频信息引导的域变换网络，其中，所述根据所述多尺度训练数据集构建基于异质高频信息引导的域变换网络，包括：利用拉普拉斯高通滤波从降尺度后的地表温度中提取地表温度高频信息；利用轻量化CNN模块从所述地表温度高频信息中提取局部特征；利用轻量化Transformer模块从所述局部特征中提取全局特征；基于所述全局特征，利用单通道卷积对特征图进行处理，并采用残差连接，构建所述基于异质高频信息引导的域变换网络； 基于渐进式双网络联合训练策略，利用所述多尺度训练数据集中满足预设低-中分辨率条件的训练数据集训练所述地表温度降尺度网络和所述域变换网络，以生成满足预设低-中分辨率条件的降尺度模型和满足预设中分辨率条件的降尺度结果； 利用所述多尺度训练数据集中满足预设中-高分辨率条件的数据集微调所述满足预设低-中分辨率条件的降尺度模型，以生成满足预设中-高分辨率条件的降尺度模型和满足预设高分辨率条件的降尺度结果； 基于所述满足预设低-中分辨率条件的降尺度模型、所述满足预设中分辨率条件的降尺度结果、所述满足预设中-高分辨率条件的降尺度模型和所述满足预设高分辨率条件的降尺度结果，对待处理低分辨率地表温度影像进行低-中-高渐进式降尺度，以生成满足目标高分辨率条件的多尺度渐进式地表温度。

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