西南交通大学张国东获国家专利权
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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法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：CN119785226B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411694964.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法是由张国东;尹高飞;张翼;王昶景设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法，包括：建立以Landsat地表反射率和太阳天顶角为输入，以GLASS250米NDVI为输出的XGBoost回归模型，估算Landsat30米晴空像元下的NDVI；对受云污染的Landsat像元，通过构建季节性曲线在时空窗口内寻找相似像元，加权相似像元与GLASSNDVI值进行填充，生成时间连续的LandsatNDVI曲线；采用EEMD方法对LandsatNDVI曲线进行时序分解，得到本征模态函数和残差曲线；构建BiTCN模型对本征模态函数和残差曲线进行时序预测，组合预测结果得到高时空分辨率NDVI反演结果；可以准确估算30米分辨率的NDVI时间序列，为植被长势监测、农作物估产、生态系统变化评估等应用提供重要的数据支持。
本发明授权基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立以Landsat地表反射率和太阳天顶角为输入，以GLASS250米NDVI为输出的XGBoost回归模型，估算Landsat30米晴空像元下的NDVI； S2：对受云污染的Landsat像元，通过构建季节性曲线在时空窗口内寻找相似像元，加权相似像元与GLASSNDVI值进行填充，生成时间连续的LandsatNDVI曲线； S3：采用EEMD方法对LandsatNDVI曲线进行时序分解，得到本征模态函数和残差曲线； S4：构建BiTCN模型对本征模态函数和残差曲线进行时序预测，组合预测结果得到高时空分辨率NDVI反演结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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