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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于多源异构大数据融合的海洋生态灾害预警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：CN120277621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510764137.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多源异构大数据融合的海洋生态灾害预警方法是由王妮妮;尹建川;谢斯;曹亮;王立军;王思思设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源异构大数据融合的海洋生态灾害预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源异构大数据融合的海洋生态灾害预警方法，包括分别获取目标海域的遥感影像数据和实测环境数据；基于图像分割网络对遥感影像数据依次进行边界分割和特征融合，得到多光谱特征数据；将多光谱特征数据与环境数据进行时空对齐，得到时空对齐数据集；将时空对齐数据集中的每一样本对数据映射为图节点数据，并对任意相邻两个图节点数据之间的连接关系进行分析，以构建邻接关系矩阵；对邻接关系矩阵进行邻域聚合处理，生成融合特征向量；将融合特征向量输入预构建的海洋灾害预测模型中，得到多维度预测结果，基于多维度预测结果进行生态灾害实时预警。本发明的方法，提高了海洋生态灾害预警的实时性。

本发明授权一种基于多源异构大数据融合的海洋生态灾害预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构大数据融合的海洋生态灾害预警方法，其特征在于，包括： 分别获取目标海域的遥感影像数据和实测环境数据； 构建包括注意力机制和多尺度特征融合模块的图像分割网络，基于所述图像分割网络对所述遥感影像数据依次进行边界分割和特征融合，得到优化后的多光谱特征数据； 根据动态时空校准算法将所述多光谱特征数据与所述环境数据进行时空对齐，得到时空对齐数据集；其中，所述根据动态时空校准算法将所述多光谱特征数据与所述环境数据进行时空对齐，得到时空对齐数据集，包括： 以遥感卫星的过境时刻为基准，通过线性插值算法对所述环境数据的采集时间进行动态重采样，生成与所述多光谱特征数据时相同步的第一环境数据； 基于获取到的所述多光谱特征数据的地理编码参数，对所述第一环境数据中所述环境数据的采集位置进行空间配准，将所述第一环境数据映射至与所述多光谱特征数据同分辨率的空间网格，以得到第二环境数据； 将所述第二环境数据进行合理性验证，以得到所述时空对齐数据集； 将所述时空对齐数据集中的每一样本对数据映射为图节点数据，并对任意相邻两个所述图节点数据之间的连接关系进行分析，基于分析结果构建邻接关系矩阵，其中所述连接关系反映了所述图节点数据之间的特征相关性和时空相关性；其中，所述将所述时空对齐数据集中的每一样本对数据映射为图节点数据，并对任意相邻两个所述图节点数据之间的连接关系进行分析，基于分析结果构建邻接关系矩阵，包括： 将所述时空对齐数据集中的每一样本对数据对应映射为图结构中的图节点数据，每一所述图节点数据包括空间属性、时间属性和特征属性； 基于欧式距离公式计算任意相邻两个所述图节点数据的空间属性的空间距离； 根据皮尔逊相关系数计算任意相邻两个所述图节点数据的特征属性的特征相似度； 基于所述空间距离和所述特征相似度判断任意相邻两个所述图节点数据之间的连接关系，根据所述连接关系构建邻接关系矩阵； 基于预构建的图卷积网络对所述邻接关系矩阵进行邻域聚合处理，生成融合特征向量，所述融合特征向量包括所述光谱特征数据与所述环境数据的时空依赖关系； 根据跨域迁移学习方法构建海洋灾害预测模型，将所述融合特征向量输入所述海洋灾害预测模型中，得到反映海洋生态灾害预警的多维度预测结果，基于所述多维度预测结果进行所述目标海域的生态灾害实时预警。

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