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龙图腾网获悉浙江时空智子大数据有限公司申请的专利基于多级注意力机制的湖库磷氮水质参数反演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：CN120890914B 。

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：202511267859.3，技术领域涉及：G01N21/17；该发明授权基于多级注意力机制的湖库磷氮水质参数反演方法及系统是由许柯;黄鹏;李小勇;郑云龙;乔瀚洋;柴诰乔;赵洋甬设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级注意力机制的湖库磷氮水质参数反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级注意力机制的湖库磷氮水质参数反演方法及系统，其方法包括：获取研究区同时序监测数据以及磷氮浓度样本数据并重采样至同一地理分辨率构建相同时序、相同分辨率的历史样本数据集；利用历史样本数据集进行磷浓度与氮浓度相关性分析，截取磷、氮浓度关联波段监测数据；指数因子模型利用历史样本数据集计算并构建指数因子库；获取研究区预测时间同时序卫星Sentinel‑2传感器、卫星Landsat8传感器并截取的联合波段监测数据与指数因子库中数据输入CNN‑Transformer网络模型，输出磷浓度预测结果和氮浓度预测结果。本发明采用多级注意力机制波段波长因子A、B与指数因子库的相关数据进行多尺度特征提取与融合，提升了磷、氮浓度预测精度。

本发明授权基于多级注意力机制的湖库磷氮水质参数反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级注意力机制的湖库磷氮水质参数反演方法，其特征在于：其方法包括： S1、获取研究区同时序卫星Sentinel-2传感器、卫星Landsat8传感器的监测数据以及磷氮浓度样本数据并重采样至同一地理分辨率构建相同时序、相同分辨率的历史样本数据集，卫星Sentinel-2传感器、卫星Landsat8传感器的监测数据构成波段监测数据； S2、利用历史样本数据集进行磷浓度与氮浓度相关性分析，选取磷浓度在相关系数阈值范围A内的波段波长因子A，截取波段波长因子A相关联波段监测数据作为磷浓度关联波段监测数据；选取氮浓度在相关系数阈值范围B内的波段波长因子B，截取波段波长因子B相关联波段监测数据作为氮浓度关联波段监测数据；磷浓度的波段波长因子A和氮浓度的波段波长因子B均采用波段组合处理方法得到，波段组合处理方法包括单波段组合、二波段组合和三波段组合，其中单波段组合为相关单个波段数据的组合，二波段组合为单波段组合中波段中任两个波段进行如下运算处理：,，其中表示单波段组合中波段i的波段反射率，表示单波段组合中波段j的波段反射率；三波段组合为单波段组合中波段中任三个波段进行如下运算处理：，其中表示单波段组合中波段k的波段反射率；构建指数因子模型，指数因子模型利用历史样本数据集计算并构建指数因子库作为磷浓度与氮浓度的影响因子，指数因子库包括改进浮游藻类指数AFAI、双波段指数DBWI、清洁指数WCI、黑臭指数BOI、福尔乌勒指数FUI；所述改进浮游藻类指数AFAI的表达式如下： ；其中为历史样本数据集或联合波段监测数据中的近红外波段反射率，为历史样本数据集或联合波段监测数据中的红光波段反射率，为历史样本数据集或联合波段监测数据中的短波红外波段反射率； 双波段指数DBWI的表达式如下： ，其中为历史样本数据集或联合波段监测数据中的绿光波段反射率； 清洁指数WCI的表达式如下： ，其中为历史样本数据集或联合波段监测数据中的蓝光波段反射率，、、为波段波长区间的预设参考值； 黑臭指数BOI的表达式如下： ； 福尔乌勒指数FUI通过如下方法得到：将波段监测数据或联合波段监测数据转换为CIE颜色空间并计算色调角作为像元的福尔乌勒指数FUI； S3、构建包含多级注意力机制的CNN-Transformer网络模型，CNN-Transformer网络模型利用磷浓度关联波段监测数据、氮浓度关联波段监测数据、历史样本数据集得到有关指数因子库中数据进行磷浓度与氮浓度的模型学习训练； S4、获取研究区预测时间同时序卫星Sentinel-2传感器、卫星Landsat8传感器的联合波段监测数据并通过指数因子模型得到指数因子库中数据，将联合波段监测数据利用波段波长因子A、B进行截取，将截取的联合波段监测数据、指数因子库中数据输入训练好的CNN-Transformer网络模型，输出磷浓度预测结果和氮浓度预测结果。

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