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龙图腾网获悉巢湖学院申请的专利基于深度学习的卫星资料降水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：CN120279433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510336762.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度学习的卫星资料降水反演方法及系统是由王根;叶松;袁松;谢丰设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的卫星资料降水反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的卫星资料降水反演方法及系统，包括将指定时间内预设区域中卫星资料中获取的数据，作为待分析数据；通过所述确定数据确定第一降水区域，对所述不确定数据进行不确定性估计获得第二降水区域，在所述第一降水区域和所述第二降水区域内对所述待分析数据进行降雨规模预测获得降水规模概率；对所述待分析数据进行降水规模特征提取获得降水规模特征，对所述降水规模概率和所述降水规模特征进行特征融合获得融合数据；基于衰减率采用所述融合数据构建深度学习降水反演模型，将待反演数据输出所述深度学习降水反演模型，输出反演结果。该方法不仅可以提高卫星资料降水反演的精度，可以直接应用于卫星资料降水反演系统中。

本发明授权基于深度学习的卫星资料降水反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的卫星资料降水反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 将指定时间内预设区域中卫星资料中获取的数据，作为待分析数据；所述卫星资料包括卫星观测数据、辅助数据和标签数据；所述待分析数据包括确定数据和不确定数据；所述确定数据确定性高于所述不确定数据；所述卫星观测数据包括微波辐射数据、红外数据、多通道辐射计数据、雷达联合观测数据；所述辅助数据包括地形高程、地表类型、大气再分析数据； 通过所述确定数据确定第一降水区域，对所述不确定数据进行不确定性估计获得第二降水区域，在所述第一降水区域和所述第二降水区域内对所述待分析数据进行降雨规模预测获得降水规模概率； 对所述待分析数据进行降水规模特征提取获得降水规模特征，对所述降水规模概率和所述降水规模特征进行特征融合获得融合数据； 基于衰减率采用所述融合数据构建深度学习降水反演模型，将待反演数据输出所述深度学习降水反演模型，输出反演结果；包括： 计算衰减系数： 其中衰减截面为，波长为，粒子直径为D，质量加权平均直径为，归一化截距为，粒子数浓度为N，粒子直径的粒子数浓度为，伽马分布为，温度为T，粒子直径D和质量加权平均直径的粒子尺寸分布函数为，降水粒子尺寸分布的形状参数为； 根据实地监测降水数据订正衰减系数，表达式为： 其中订正后的归一化截距为，距离地球曲率处的垂直高度为h，高度h的订正因子为，实际降水为y，预测降水为，开始降雨处于降雨地面的温度差为，开始降雨处于降雨地面的湿度差为，常数分别为、、，调节因子为，订正后的衰减系数为； 计算降雨量： 其中降水下降的速度为，降水量为Q； 基于衰减系数、质量加权平均直径和降雨量的深度学习降水反演模型，获得调节因子和质量加权平均直径对订正后的归一化截距进行反演，根据反演后的归一化截距对降雨量进行反演，输出降水反演结果。

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