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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于多极化SAR数据的星载极化SMAP-R数据空隙填补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：CN120763263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510643038.9，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于多极化SAR数据的星载极化SMAP-R数据空隙填补方法是由布金伟;李欢;刘馨雨;籍超颖;左小清设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多极化SAR数据的星载极化SMAP-R数据空隙填补方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多极化SAR数据的星载极化SMAP‑R数据空隙填补方法，包括以下步骤：获取SMAP‑R、SMAP、GF‑3、Sentinel‑1、MODIS、SRTM30mDEM数据；对上述数据进行预处理，获取总强度反射率、归一化的斯托克斯参数及后向散射系数；统一数据空间分辨率并划分数据集；基于集成学习的多极化SAR后向散射建模SMAP‑R极化参数的数据补充方法模型构建；利用ANN模型验证参数反演性能；最后对缺失网格数据进行填充。该方法通过SAR后向散射数据对SMAP‑R极化数据建模，并经二次反演验证，有效补充了SMAP‑R空间数据缺失，提高了其反演地表参数的空间分辨率。

本发明授权一种基于多极化SAR数据的星载极化SMAP-R数据空隙填补方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多极化SAR数据的星载极化SMAP-R数据空隙填补方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取SMAP-R数据、SMAP数据、GF-3全极化SAR数据、Sentinel-1双极化SAR数据、MODIS植被指数数据及SRTM30mDEM地形数据； 步骤S2，对所述SMAP-R数据、SMAP数据、GF-3全极化SAR数据、Sentinel-1双极化SAR数据、MODIS植被指数数据及SRTM30mDEM地形数据进行预处理，提取SMAP-R的总强度反射率及归一化斯托克斯参数，获取GF-3全极化数据的表面散射、双反弹散射、体积散射分量及熵、各向异性、角度，提取Sentinel-1的垂直极化后向散射系数和交叉极化后向散射系数，并整合SMAP的土壤湿度SM、地表粗糙度Roughness、植被含水量VWC、植被光学厚度VOD、地表温度RC及MODIS的增强型植被指数EVI、归一化植被指数NDVI； 步骤S3：将SMAP-R、SMAP、MODIS、GF-3、Sentine-1数据重采样至EASEGrid2.09km×9km标准网格，划分训练集、测试集和验证集； 步骤S4：基于梯度提升的集成机器学习CatBoost算法，分别使用全极化GF-3和双极化Sentinel-1的后向散射系数和辅助数据对SMAP-R极化参数总强度反射率和归一化的三个斯托克斯参数进行建模，具体步骤为：将经过过滤和归一化的所有数据，包括全极化GF-3和双极化Sentinel-1的后向散射系数、SMAP的土壤湿度SM、地表温度RC、植被含水量VWC、植被光学厚度VOD、地表粗糙度Roughness以及MODIS的增强型植被指数EVI和归一化植被指数NDVI作为模型输入，以SMAP-R极化参数作为输出，根据不同的二次反演需求，组合不同的输入特征，构建SMAP-R极化参数的反演模型； 步骤S5：通过人工神经网络ANN二次反演植被参数和土壤湿度，验证数据有效性； 步骤S6：根据模型输出填补SMAP-R数据的空间缺失网格，具体步骤为：将模型反演的、、、参数映射至EASEGrid网格，对标记的空缺网格进行插值填补，生成空间连续的SMAP-R极化数据集。

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