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龙图腾网获悉华北水利水电大学申请的专利基于微波散射机制与DNN模型的土壤水分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：CN119470490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411490005.7，技术领域涉及：G01N22/04；该发明授权基于微波散射机制与DNN模型的土壤水分反演方法及系统是由杨欢;王富强;赵衡;吕素冰;刘玉玉设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微波散射机制与DNN模型的土壤水分反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，提出了基于微波散射机制与DNN模型的土壤水分反演方法及系统，所述方法包括：获取待种植区的实地相关数据，对其预处理后提取双极化作物指数，查询对应地表作物参数以确定不同种植物的生育期，基于预设耦合微波散射模型进行生育期后向散射模拟，得出后向散射模拟参数并计算实际观测值，查询其中的时间观测序列，结合预设DNN模型构建多源时序特征数据集，提取多源特征数据，接着分析种植物位置信息，反演土壤水分含量，识别含量分布特性，最终生成待种植区土壤水分的反演报告。本发明可以提升土壤水分反演的效果。

本发明授权基于微波散射机制与DNN模型的土壤水分反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于微波散射机制与DNN模型的土壤水分反演方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待种植区对应的实地相关数据，所述实地相关数据包括：双极化星载SAR数据、多光谱卫星遥感数据以及实地观测数据； 对所述实地相关数据进行数据预处理，得到预处理实地数据，提取所述预处理实地数据中的双极化作物指数，查询所述双极化作物指数对应的地表作物参数，基于所述地表作物参数，确定所述待种植区中不同种植物对应的生育期； 基于预设的微波散射机制模型，对所述待种植区中不同种植物对应的生育期进行后向散射模拟，得到后向散射模拟参数，计算所述后向散射模拟参数对应的实际观测值； 查询所述实际观测值中的时间观测序列，将预设的DNN模型结合所述时间观测序列，构建所述待种植区对应的多源时序特征数据集，提取所述多源时序特征数据集中的多源特征数据； 基于所述多源特征数据，分析所述待种植区中种植物的位置信息，基于所述位置信息，反演所述待种植区对应的土壤水分含量，识别所述土壤水分含量对应的含量分布特性，基于所述含量分布特性，生成待种植区土壤水分的反演报告； 所述提取所述预处理实地数据中的双极化作物指数，包括： 对所述预处理实地数据进行数据单元分割，得到数据分割单元； 提取所述数据分割单元中的水平极化数据和垂直极化数据； 对所述水平极化数据和所述垂直极化数据进行滤波处理，得到水平极化滤波数据和垂直极化滤波数据； 基于所述水平极化滤波数据和所述垂直极化滤波数据，计算所述预处理实地数据对应的双极化比值；利用下述公式计算所述预处理实地数据对应的双极化比值： 其中，表示所述预处理实地数据对应的双极化比值，表示所述水平极化滤波数据对应的数据值，表示所述水平极化滤波数据对应的权重系数，表示所述水平极化滤波数据对应的偏移量，表示所述水平极化滤波数据对应的常数项，表示所述垂直极化滤波数据对应的数据值，表示所述垂直极化滤波数据对应的权重系数，表示所述垂直极化滤波数据对应的偏移量，表示所述垂直极化滤波数据对应的常数项； 基于所述双极化比值，确定所述预处理实地数据中的双极化作物指数； 所述基于预设的微波散射机制模型，对所述待种植区中不同种植物对应的生育期进行后向散射模拟，得到后向散射模拟参数，包括： 采集所述待种植区中不同种植物对应的生育期的详细参数； 基于所述详细参数，对预设的微波散射机制模型进行参数设置； 并利用参数设置好的耦合微波散射模型，构建待种植区对应的作物框架； 识别所述作物框架对应的作物框架参数； 对所述作物框架参数进行后向散射模拟，得到后向散射模拟参数。

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华北水利水电大学，其通讯地址为：450046 河南省郑州市金水东路136号；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”。

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