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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备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：CN116704362B 。

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：202310539065.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备是由孟令奎;杨倍倍;张文;李林宜;陶崇鑫;李俊杰;张镇;王喆;刘雅婷;罗杰;王熙设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备，首先收集三个数据处理中心的TWSA数据集并进行预处理；LSTM模型处理TWSA长时序数据得到TWSA重构初始值；TWSA初始值进行去趋势处理，将TWSA初始值分解为TWSA随机项和趋势项；然后利用BCNN模型修正TWSA随机项得到TWSA修正项；合并TWSA趋势项和修正项，得到TWSA重构的最终值。本发明针对GRACE两代卫星间11个月的空窗期问题，构建了一种时空特征的LSTM‑BCNN重构模型，在重构空窗期陆地水储量异常TWSA数据时，既能提取陆地水储量历史数据时序特征，又能提取环境因子空间特征，完成了空窗期TWSA数据的高精度重构，为水储量时序分析和旱情监测提供数据支撑。

本发明授权结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集若干TWSA数据，并对TWSA数据集进行预处理得到TWSA长时序插值数据集 步骤2：利用LSTM模型处理TWSA长时序插值数据集，得到TWSA初始值； 所述LSTM模型，是训练好的LSTM模型；训练过程包括以下子步骤： 1采集若干数据处理中心的Mascon产品，并对TWSA数据集进行预处理得到TWSA长时序插值数据 2将TWSA长时序插值数据集拆分为训练集和测试集，对于训练集数据，在不同的起始位对其进行裁剪以增加模型训练序列，通过填充数据保证每个训练序列长度统一； 3LSTM模型训练时，输入数据包括历史数据，年份和月份，共3个维度；下月数据为LSTM模型的预测标签，共1个维度； 4训练次数达到阈值后结束训练； 步骤3：对TWSA初始值去趋势处理后分解，得到TWSA趋势项和TWSA随机项； 步骤4：利用BCNN模型对环境因子和TWSA随机项进行处理，得到TWSA修正项； 所述BCNN模型，是训练好的BCNN模型；训练过程包括以下子步骤： 1将原始的环境因子和去趋势得到的TWSA随机项时序数据重组为BCNN模型需要的输入格式；将原始环境因子三维数据近3个月t-1、t-2和t-3的切片复制到适当的张量索引位置上，以便作为模型输入的四维张量； 2t月TWSA随机项为模型标签，为三维张量； 3训练次数达到阈值后结束训练； 步骤5：合并步骤3中TWSA趋势项和步骤4中TWSA修正项，得到TWSA重构的最终值。

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