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龙图腾网获悉山东极目空间科技有限公司申请的专利基于多源同步卫星数据的火点自适应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：CN120318706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510414158.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多源同步卫星数据的火点自适应方法是由郭方荣;杨贯伟;刁奇;宋磊;张雅洲设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源同步卫星数据的火点自适应方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源同步卫星数据的火点自适应方法，涉及遥感与地理信息技术领域，包括以下步骤：针对不同分辨率的卫星遥感影像，分别选用与其分辨率特性相匹配的火点检测算法，独立完成火点初步检测，提取与各自分辨率尺度对应的火点空间分布及特征数据；对提取的多源火点空间分布及特征数据进行预处理，并建立多源火点数据集合。本发明提升了多源卫星火点检测的尺度一致性与融合精度，解决了因分辨率差异导致的火点边界破碎、虚假分裂等问题。通过尺度差异量化与机器学习评估，结合高分影像的尺度校正，实现火点边界的自适应动态调整，提升火灾监测与应急决策的可靠性。

本发明授权基于多源同步卫星数据的火点自适应方法在权利要求书中公布了：1.基于多源同步卫星数据的火点自适应方法，其特征在于，包括以下步骤： 针对不同分辨率的卫星遥感影像，分别选用与其分辨率特性相匹配的火点检测算法，独立完成火点初步检测，提取与各自分辨率尺度对应的火点空间分布及特征数据； 对提取的多源火点空间分布及特征数据进行预处理，并建立多源火点数据集合； 针对重叠区域的多源火点检测结果，从多源火点数据集合中提取尺度差异信息，对提取的尺度差异信息进行量化分析，以全面描述火点在不同分辨率下的观测差异特征； 将量化后的尺度差异信息作为特征参数，输入预先训练好的机器学习模型，通过机器学习模型评估当前多源火点数据的尺度误差风险； 当模型识别出存在尺度误差风险时，以高分辨率卫星数据的空间尺度及边界特征作为基准，采用尺度一致性校正算法，对低分辨率卫星火点检测结果进行尺度映射与边界重构，在多源火点融合过程中，动态修正火点区域边界及空间分布特征，避免火点区域在融合后出现过度夸大或细化的现象； 针对重叠区域的多源火点检测结果，从多源火点数据集合中提取尺度差异信息，提取的信息包括单个低分辨率火点在高分下分裂成多个小火点的数量和火点区域内的像素面积方差在不同分辨率下的差异，对单个低分辨率火点在高分下分裂成多个小火点的数量和火点区域内的像素面积方差在不同分辨率下的差异进行量化分析，分别生成火点分裂数参考值和局部面积方差参考值，通过火点分裂数参考值和局部面积方差参考值全面描述火点在不同分辨率下的观测差异特征； 将量化后火点分裂数参考值和局部面积方差参考值作为特征参数，输入预先训练好的机器学习模型，通过机器学习模型生成尺度差异系数，通过尺度差异系数评估当前多源火点数据的尺度误差风险； 当模型识别出存在尺度误差风险时，以高分辨率卫星数据的空间尺度及边界特征作为基准，对低分辨率卫星火点检测结果进行尺度映射与边界重构，动态修正火点区域边界及空间分布特征具体步骤如下： 在多源火点数据集合中，以低分辨率卫星的火点区域为参考区域，基于高分辨率影像提取区域内的火点边界曲率分布和面积尺度变形因子，构建尺度差异场，公式如下： ； 式中，是尺度差异场在位置的差异强度，是高分辨率影像下火点边界在位置的局部曲率，是低分辨率影像下火点边界在对应位置的局部曲率，是高分辨率影像下火点的局部面积尺度函数，是低分辨率影像下火点的局部面积尺度函数，是曲率平衡因子，是面积尺度差异权重因子； 基于尺度差异场差异强度，构建尺度一致性矢量场，用于指导低分辨率火点边界点向高分辨率基准边界的尺度一致性映射，公式如下： ； 式中，是尺度一致性映射矢量场，是尺度差异场差异强度梯度，是高分辨率火点边界法向量，是差异场梯度权重因子，是高分边界法向分量权重因子； 利用尺度一致性映射矢量场对低分辨率火点边界点进行位置调整，完成边界重构，并在高分辨基准下完成多源火点的融合，计算表达式如下： ； 式中，是校正后的边界点位置，是低分辨率火点边界点的原始位置，是步长调节因子。

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