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龙图腾网恭喜绍兴文理学院;宝略科技(浙江)有限公司;绍兴市基础设施建设投资有限公司申请的专利一种基于GEE的环境监测和物候相关性处理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：CN119106266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411586450.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于GEE的环境监测和物候相关性处理方法及系统是由李虎雄;方维炯;费佳宁;吴敦;陈听学;余冬华;李琪设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GEE的环境监测和物候相关性处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GEE的环境监测和物候相关性处理方法及系统，通过获取待研究区域的环境因素，根据环境因素在GEE平台上使用Landsat8遥感数据进行环境监测得到环境因素的时空图，从最大植被指数和最小植被指数确定时间土壤调整植被物候指数，将时间土壤调整植被物候指数作为物候相关性分析的物候测量值，基于支持向量回归算法分析物候测量值与地表环境变量对应的指标值的物候相关性，采用GEE中的遥感数据来监测环境变化并将其与物候数据相关联，可识别环境因素中每个参数的波峰和波谷，揭示了TSPI与环境因素之间的显著相关性，提高了环境监测和物候相关性的多样化分析处理效率，提升了物候相关性评估的准确性。

本发明授权一种基于GEE的环境监测和物候相关性处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GEE的环境监测和物候相关性处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待研究区域的环境因素，并根据所述环境因素在GEE平台上使用Landsat8遥感数据进行环境监测得到所述环境因素的时空图，其中，所述环境因素包括气象数据和地表环境变量，所述地表环境变量包括土壤调整植被指数、地表温度和土壤湿度指数，所述时空图包括所述地表环境变量分别对应的时间序列图和时间线图；根据所述时空图从最大植被指数和最小植被指数确定时间土壤调整植被物候指数，并将所述时间土壤调整植被物候指数作为物候相关性分析的物候测量值；基于支持向量回归算法分析所述物候测量值与所述地表环境变量对应的指标值的物候相关性，其中，所述指标值包括最小值、最大值、平均值和差值；采用Landsat8提取地表温度，包括：将数字DN转换为大气顶部TOA辐射值，并将大气顶部TOA辐射值转换为亮度温度BT，其中，获取数字DN转换为大气顶部TOA辐射值的表达式为公式（1），大气顶部TOA辐射值转换为亮度温度BT的表达式为公式（2）： （1） （2）其中，表示band10的辐射值，表示辐射band10的增加亮度值，表示量化标准产品像素值，表示band10的校正值且取值为0.29，、分别表示band10的特定常量，将地表温度LST从开尔文转换为摄氏度需要减去273.15；获取植被指数NDVI和植被比例，根据植被指数NDVI和植被比例计算地表发射率，对应的表达式为公式（5）： （3） （4） （5）其中，表示陆地表面发射率，表示应用于光栅计算器中公式的植被比例，0.986为所在公式的校正值，表示band4，表示band5；基于大气顶部TOA辐射值和地表发射率估计所述地表温度LST，其中，根据普朗克定律确定所述地表温度LST，根据普朗克定律推导公式（6）： （6） （7）其中，表示Landsat8中band10的数据，表示发射辐射的波长，对应普朗克常数且取值为，表示玻尔兹曼常数且取值为，表示光束且取值为；根据植被指数NDVI计算土壤调整植被指数SAVI以评估存在绿色植被，在Landsat8中计算土壤调整植被指数SAVI的表达式为公式（8）： （8）其中，L值的分配表示绿色植被的变化水平，在没有任何绿色覆盖物的区域，L值设置为1；在在绿化程度适中的地区，L值为0.5；在植被茂密的地区，L值降至0，L值用于反映植被指数NDVI，NDVI取值范围在-1.0~1.0之间；土壤湿度指数采用公式（9）进行评估计算： （9）其中，和分别表示每个图像的最大、最小地表温度；采用时间土壤调整植被物候指数TSPI量化物候周期中最大和最小植被活动之间的差异，TSPI的计算表达式为： （10）其中，和分别表示每年SAVI的最大值和最小值，TSPI表示陆地覆盖的时间变化，0表示没有变化，1表示变化最大；基于支持向量回归算法分析所述物候测量值与所述地表环境变量对应的指标值的物候相关性，包括：支持向量回归算法SVR采用核函数将数据映射到高纬度以找到一个最佳分离数据点的超平面；其中，SVR通过正则化项和和松弛变量来最小化误差，在最大化裕度和最小化误差之间取得平衡，最小化的损失函数为： （11）其中，表示特征重要性，表示偏移决策边界，和提供数据拟合的灵活性，用于平衡误差最小化和过拟合预防，定义与真实值的允许偏差，n表示训练示例；SVR中的R平方值用于衡量自变量解释因变量方差的程度，是评估回归分析中模型拟合度的关键指标，对应的表达式为： （12）其中，是观测值和预测值之间误差的平方和，是平方和且用于测量因变量的总方差。

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