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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于多源数据融合的卫星XCO₂预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：CN120012028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510491472.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源数据融合的卫星XCO₂预测方法和系统是由胡凯;黄郁鑫;李孟尧;梁兴宇;洪栎妍;姜闪闪;夏旻;张福颖设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的卫星XCO₂预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据融合的卫星XCO2预测方法和系统，属于大气环境监测与遥感数据处理技术领域，用于解决现有卫星XCO2数据因云层遮挡、传感器误差等原因导致的时空不连续问题。通过整合多源卫星遥感数据及人为活动数据，构建时空耦合的深度学习模型，实现高精度XCO2缺失值填补与未来时间序列预测。最终，本发明突破了传统碳排放清单法的滞后性限制，可支持碳排放动态反演的实时监测需求且为环境监测、碳排放评估及政策制定提供支持。

本发明授权基于多源数据融合的卫星XCO₂预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的卫星XCO2预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建数据集，包括历史XCO2数据和辅助变量；步骤2，构建预测模型用于预测XCO2数据，所述预测模型的输入数据为历史XCO2数据和辅助变量；所述预测模型表示为： ；其中，表示历史XCO2数据在过去个时间步的数据，具有个特征，表示辅助变量在过去个时间步的数据，具有个特征，是预测出的XCO2数据在未来个时间步的预测值；所述预测模型对输入数据处理的过程如下：步骤2.1，对历史XCO2数据按时间维度进行均值归一化处理，得到；步骤2.2，采用一维卷积对进行滑动聚合，通过加权平均周围时间点的数据来提取局部特征，将卷积结果与输入序列进行残差连接，得到输出结果，作为目标特征的信息；所述一维卷积使用了零填充，所述一维卷积的卷积核大小为；步骤2.3，对辅助变量采用通道注意力ECA机制，通过全局平均池化与自适应一维卷积生成通道权重，经过通道加权的特征张量被重新排列回其原始形状，得到ECA模块的输出结果，加权后的辅助特征；步骤2.4，将步骤2.2的输出结果与加权后的辅助特征进行交叉注意力融合，得到包含辅助变量信息的目标变量；步骤2.5，对所述包含辅助变量信息的目标变量进行预测，得到最终的预测结果；步骤3，利用数据集对所述预测模型进行训练，得到训练好的预测模型，利用所述训练好的预测模型对XCO2数据进行预测。

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