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龙图腾网获悉西南林业大学;中南林业科技大学申请的专利一种基于机器学习和能量守恒约束的森林火场温度降尺度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：CN120875091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511112871.7，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于机器学习和能量守恒约束的森林火场温度降尺度方法及系统是由叶江霞;徐萌;王艳霞;张贵;杨永可;孔雷设计研发完成，并于2025-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习和能量守恒约束的森林火场温度降尺度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习和能量守恒约束的森林火场温度降尺度方法及系统，包括如下步骤：步骤一、数据准备与预处理；步骤二、基于机器学习算法的温度降尺度；步骤三、基于能量守恒约束的温度降尺度结果修正。本发明首先利用XGBoost机器学习模型得到50m空间分辨率的传感器端亮温，然后计算了能量守恒因子对50m空间分辨率的传感器端亮温进行修正，削弱了未考虑能量守恒原则时温度降尺度结果失真的问题，有效提升了森林火场温度降尺度精度。

本发明授权一种基于机器学习和能量守恒约束的森林火场温度降尺度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和能量守恒约束的森林火场温度降尺度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、遥感影像和辅助数据的准备： 采集森林火场的数据；所述森林火场的数据包括卫星影像的光学波段数据、近红外波段数据、中红外波段数据，森林火场的坡向和坡度数据；其中近红外波段数据空间分辨率为Hm，中红外波段数据空间分辨率为Lm；L＞H 将森林火场的数据重采样分别得到空间分辨率为Hm和Lm的两套栅格影像数据，并根据中红外波段数据计算得到空间分辨率为Lm的传感器端亮温；根据Lm的传感器端亮温得到封闭的火场范围；所述栅格影像数据包括七个有效因子：海拔、坡度、坡向、归一化植被指数NDVI、地表覆盖类型、GF-4卫星红光波段反射率和近红外波段反射率； 步骤二、基于机器学习算法的温度降尺度： 根据空间分辨率为Lm的栅格影像数据和对应的空间分辨率为Lm的传感器端亮温构建训练集，并构建XGBoost温度降尺度模型，训练集输入XGBoost温度降尺度模型训练得到训练好的XGBoost温度降尺度模型；将空间分辨率为Hm的栅格影像数据输入训练好的XGBoost温度降尺度模型得到空间分辨率为Hm的各像元传感器端亮温； 步骤三、基于能量守恒约束的温度降尺度结果修正： 基于能量守恒约束对空间分辨率为Hm的各像元传感器端亮温进行校正得到校正后的Hm空间分辨率的各像元传感器端亮温； ； 为能量守恒约束因子，为校正后的第个像元温度，为空间分辨率为Hm的栅格影像数据的像元数；为校正前的第个像元温度。

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