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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利联合卫星遥感与星载GNSS-R技术的积雪深度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：CN119644480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510170807.8，技术领域涉及：G01W1/14；该发明授权联合卫星遥感与星载GNSS-R技术的积雪深度反演方法及系统是由刘念;张良;姚宜斌;张豹;杜正设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合卫星遥感与星载GNSS-R技术的积雪深度反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种联合卫星遥感与星载GNSS‑R技术的积雪深度反演方法及系统，方法包括：基于卫星遥感技术获取长时间序列内研究区域的浅雪区域；基于星载GNSS‑R技术获取相同时间序列内浅雪区域的表面反射率；将所述浅雪区域的表面反射率及指定地表特征参数输入训练后的神经网络模型，输出所述浅雪区域的积雪深度。本发明利用星载GNSS‑R技术与卫星遥感技术，结合神经网络模型进行雪深估计，提高雪深估计的准确率。

本发明授权联合卫星遥感与星载GNSS-R技术的积雪深度反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.联合卫星遥感与星载GNSS-R技术的积雪深度反演方法，其特征在于，包括：基于卫星遥感技术获取长时间序列内研究区域的浅雪区域；基于星载GNSS-R技术获取相同时间序列内浅雪区域的表面反射率；将所述浅雪区域的表面反射率及指定地表特征参数输入训练后的神经网络模型，输出所述浅雪区域的积雪深度；其中，所述神经网络模型的训练，包括：基于卫星遥感技术获取长时间序列内研究区域的浅雪区域；基于星载GNSS-R技术获取相同时间序列内浅雪区域的表面反射率；基于地面站测量获取相同时间序列内浅雪区域的积雪深度数据；将所述浅雪区域的反射率及指定地表特征参数与积雪深度按时间和位置进行匹配，得到训练数据集，其中，所述指定地表特征参数包括土壤温度和土壤湿度；构建神经网络模型，所述神经网络模型的输入层为指定区域不同时刻的地表特征参数，输出层为对应区域的积雪深度；利用所述训练数据集对构建的神经网络模型进行训练，输出训练好的神经网络模型。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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”。