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一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统

Name: 一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2025115962356
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511596235.6 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-11-04

公开号

CN121051396B

公开日

2026-03-06

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_20

IPC 分类号

G06F18_20 , G06F18_10 , G06F18_214 , G06F18_213 , G06F18_22 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_044 , G06N3_084 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气象预报, 大气遥感, 气候监测, 环境监测, 卫星遥感数据处理

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摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统，该方法包括采集GIIRS长波红外辐射数据、ERA5温度廓线数据以及探空站点的观测数据，并进行预处理，分别得到GIIRS亮温数据、预处理后的ERA5温度廓线数据以及预处理后的探空站点观测数据；构建空间图反演网络，将GIIRS亮温数据及其坐标输入到空间图反演网络中，得到包括位置上下文信息的深层特征；基于深层特征和K‑NN构建图结构；基于深层特征以及图结构的边，得到深度特征和邻接矩阵；将邻接矩阵和深度特征共同输入到特征聚合器中，得到大气温度廓线。本发明充分利用数据空间信息，在大气温度廓线反演任务中更具有优势。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN121051396B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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