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！

龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于多源遥感数据融合的CO浓度垂直廓线反演方法和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：CN120234770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510727505.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源遥感数据融合的CO浓度垂直廓线反演方法和系统是由王硕;科恩杰森;关萝尧设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源遥感数据融合的CO浓度垂直廓线反演方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源遥感数据融合的CO浓度垂直廓线反演方法和系统，包括：获取TROPOMI卫星的CO柱浓度数据、MOPITT卫星的CO垂直廓线混合比数据及ERA5气象再分析数据；通过时空匹配与空间重采样构建训练数据集；利用XGBoost机器学习算法建立以TROPOMI柱浓度和ERA5气象参数为输入、MOPITT十层垂直廓线混合比为输出目标的估算模型；采用训练完成的模型对缺失区域进行浓度估算与数据填补，生成高空间覆盖度的CO垂直廓线重构数据集。本发明通过多源数据融合与智能算法建模，显著提升了CO垂直分布数据的时空连续性和精度，解决了传统卫星数据覆盖不足、垂直信息缺失的技术难题，为大气污染溯源、跨区域传输分析及环境治理提供了高可靠性的数据支撑。

本发明授权基于多源遥感数据融合的CO浓度垂直廓线反演方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源遥感数据融合的CO浓度垂直廓线反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过地面站点CO浓度与TROPOMICO柱浓度的一元线性回归分析，筛选关联性站点，并基于比率因子划分中心数据集与极端数据集； 对极端数据集引入MOPITTCO垂直廓线混合比数据，建立多元线性回归模型，计算各高度层的高度因子，筛选关键高度层； 所述一元线性回归模型公式如下： Ti＝αi·Si 式中，i代表当前地面站点编号，Ti为地面站点对应卫星格点的TROPOMICO柱浓度值，Si为地面站点监测的CO浓度值，αi为线性回归拟合参数； 所述比率因子，公式如下： 其中，Tt时间t时的温度，St时间t时的地面CO浓度监测值； 所述建立多元线性回归模型如下式： 式中，M为地面站点对应像素点的MOPITTCO柱浓度数据,为MOPITTCO垂直廓线混合比1000hPa到300hPa的值，Mr为MOPITTCO垂直廓线混合比1000hPa到900hPa的值，为MOPITTCO垂直廓线混合比800hPa到300hPa的值，βi和γi为多元线性回归拟合参数，其中是为了统一方程量纲级别，T表示温度； 所述高度因子的计算公式如下： 其中，Hf为高度因子，βh为多元回归模型中第h层的拟合系数，为第h层CO浓度，i为高度层索引，取值范围为1到10； 当Hf≥0.3时判定为高层输送显著区域，生成污染传输路径图谱； 步骤S2：获取TROPOMI卫星的CO柱浓度数据、MOPITT卫星的CO垂直廓线混合比数据以及ERA5气象再分析数据； 步骤S3：对S2的数据进行时空匹配与空间重采样预处理，构建训练数据集； 步骤S4：利用XGBoost机器学习算法建立CO浓度垂直廓线反演模型，以TROPOMI柱浓度和ERA5气象参数为输入特征，以MOPITT十层垂直廓线混合比为输出目标进行模型训练； 步骤S5：采用训练完成的模型对缺失MOPITT数据的区域进行浓度估算，生成高空间覆盖度的CO垂直廓线重构数据集； 步骤S6：整合模型估算结果与原始MOPITT数据，输出完整的CO垂直廓线时空分布数据。

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矿业大学，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区；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”。