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龙图腾网获悉天津市地质研究和海洋地质中心申请的专利基于空天地水多源协同的地表水储存量监测方法和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：CN121327479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511904255.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于空天地水多源协同的地表水储存量监测方法和系统是由秦磊;孟蝶;郭维;牛磊;韩芳;李立伟;马致旭;葛菲媛;王亚楠;陈克松设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空天地水多源协同的地表水储存量监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空天地水多源协同的地表水储存量监测方法和系统，涉及水资源调查技术领域，包括：获取目标水体的多源协同采集数据，生成统一时空基准的多源数据集；运用水体指数法与深度学习进行地表水域范围的自动化提取与变化检测，得到水域边界；以水域边界为空间约束，提取岸上地形与水下地形数据，输入基于编码器‑解码器结构的深度学习融合模型，生成水陆一体化数字高程模型；根据水体类型，基于该模型分别采用对应的深度学习模型进行储存量监测，计算不同水体类型的水储存量及动态变化。本发明实现了多源数据的高效融合与智能化处理，显著提升了地表水储存量监测的精度及效率，适用于河流、水库、坑塘等多种水体的精细化动态监测。

本发明授权基于空天地水多源协同的地表水储存量监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空天地水多源协同的地表水储存量监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取目标水体的多源协同采集数据，对所述多源协同采集数据进行预处理与时空基准统一，生成统一时空基准的多源数据集； S2：基于所述多源数据集，运用水体指数法与深度学习进行地表水域范围的自动化提取与变化检测，得到水域边界； S3：以所述水域边界为空间约束，从所述多源数据集中提取岸上地形数据与水下地形数据输入至基于编码器-解码器结构的深度学习融合模型中进行水陆地形融合，生成水陆一体化数字高程模型； S4：根据水体类型，基于所述水陆一体化数字高程模型分别采用与水体类型对应的深度学习模型进行储存量监测，计算不同水体类型的水储存量及动态变化； 获取目标水体的多源协同采集数据，包括： 根据预设的初步调查方案获取目标水体的多源协同采集数据，所述多源协同采集数据包括通过卫星遥感获取的宏观影像数据、通过无人机航测获取的高分辨率地形与影像数据、通过地面测量获取的控制点与水面高程数据、以及通过水下测绘获取的水下地形数据； 提取所述多源协同采集数据对应的元数据及特征描述符，所述特征描述符包括影像分辨率、点云密度、控制点分布均匀性及水深范围； 基于大数据检索方法获取不同水体类型的地表水储存量调查案例构建历史经验库，将每个调查案例作为节点，并将水体类型、几何形态特征、数据源特征、环境与工况特征、各数据源最终贡献度权重向量及任务目标作为节点属性，计算节点之间的特征相似度构建特征相似度边，节点之间通过所述特征相似度边连接，生成历史经验库对应的图谱； 根据所述特征描述符在所述图谱中使用相似度进行初始节点定位，选取预设数量的节点作为游走起点集，从每个游走节点出发沿图谱中的特征边与任务边进行特征相似导向及任务目标导向的随机游走； 在随机游走过程中记录途径节点中各数据源的权重向量，生成路径权重序列，使用注意力机制对序列进行聚合，生成路径的权重向量，对所有路径的权重向量进行集成，生成适用于目标水体与当前任务的自适应权重分配方案； 将所述自适应权重分配方案反馈至数据采集，依据各数据源权重动态调整后续数据采集。

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天津市地质研究和海洋地质中心，其通讯地址为：300170 天津市河东区广瑞西路67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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