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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于GeoAI机器学习的地表温度智能降尺度季节性表征及分析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：CN119832442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411880541.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于GeoAI机器学习的地表温度智能降尺度季节性表征及分析方法是由胡乔;康煜;王晓峰;李冬雪设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GeoAI机器学习的地表温度智能降尺度季节性表征及分析方法在说明书摘要公布了：本发明开发了一种基于GeoAI机器学习的地表温度智能降尺度季节性表征及分析方法。该方法能够通过城市景观特征指数产品和不完整的卫星地表温度反演数据，对受云层因素影响的地表温度缺失区域进行插补及降尺度。通过特有的分层抽样机制，解决了数据训练集代表性不足造成的训练偏差和过拟合问题，生成以季节为单位、10m分辨率的时空序列完整的地表温度产品。验证表明：该方法能精准弥补云量等因素导致的地表温度数据缺失，保证地表温度数据的空间完整性和时间连续性，真实反映卫星经过时研究区域的地表温度，有效表征城市热环境的季节性时空演变。此外，本发明还开发了基于GeoAI的特征重要性智能评估框架，能够解析并筛选与地表温度强相关的景观特征，为城市热环境的精准表征、建模和优化提供科学支撑和参考，具有重要应用价值。

本发明授权基于GeoAI机器学习的地表温度智能降尺度季节性表征及分析方法在权利要求书中公布了：1.基于GeoAI机器学习的地表温度智能降尺度季节性表征及分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:以天为单位获取研究区域范围内的Landsat‑8地表温度产品，并对其进行预处理，筛选有效的逐日地表温度产品； S2:以年为单位获取与城市土地利用和地表覆盖相关的景观特征指数产品，并对其进行预处理； S3:针对所述有效的逐日地表温度产品中的任一天逐日地表温度数据，筛选当日研究区域内有效地表温度像元，根据有效像元地理空间位置，提取坐标一致的城市土地利用和地表覆盖数据，地表温度数据以及Sentianl‑2卫星波段的数据，进行分层随机抽样，构建基础训练样本集； S4:基于基础训练样本集训练用于估算建筑和道路概率指数的多空间尺度U‑Net模型，生成智能城市建筑指数和智能道路强度指数，以表征城市空间建筑和道路分布情况； S5:综合景观特征指数产品，根据有效像元地理空间位置，提取与分层随机抽样空间位置一致的综合景观特征，生成综合训练样本集； S6:基于综合训练样本集训练用于重构地表温度数据的随机森林模型，对该日研究区域范围内任一像元位置的地表温度数据进行像元重构，生成空间序列完整的逐日地表温度产品； S7:对春、夏、秋、冬四个季节的地表温度产品进行加权平均，并做归一化，生成地表温度季节性变化指数； S8:基于综合训练样本集训练用于景观特征重要性分析的随机森林模型，生成特征贡献性分析，筛选热岛效应重要的景观特征指数产品，解析并指导潜在的空间治理方案。

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