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龙图腾网获悉中国科学院南京地理与湖泊研究所申请的专利一种非光学活性水质理化参数遥感估算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：CN121708506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610215499.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种非光学活性水质理化参数遥感估算方法是由沈明;杨辰;段洪涛设计研发完成，并于2026-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非光学活性水质理化参数遥感估算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种非光学活性水质理化参数遥感估算方法，通过卫星遥感数据服务接口周期性查询、检索、下载卫星遥感数据；基于卫星遥感数据的采样时间信息、空间位置信息及多波段光谱信息构建多维特征集；以所述多维特征集作为模型输入，结合非光学活性水质理化参数的实测值训练机器学习模型，建立多个非光学活性水质理化参数的遥感估算模型；获取水质理化参数的新增实测值，当新增实测值满足模型更新触发条件时，以当前遥感估算模型的参数作为初始参数执行受控热启动更新，修正当前遥感估算模型。本发明的方法可以实现从数据自动获取、多维特征协同建模到模型自主优化的全链路遥感监测，实现高精度的水质理化参数遥感动态监测管理。

本发明授权一种非光学活性水质理化参数遥感估算方法在权利要求书中公布了：1.一种非光学活性水质理化参数遥感估算方法，其特征在于，所述方法包括： 通过卫星遥感数据服务接口周期性查询、检索、下载卫星遥感数据； 基于卫星遥感数据的采样时间信息、空间位置信息及多波段光谱信息构建多维特征集； 以所述多维特征集作为模型输入，结合非光学活性水质理化参数的实测值训练极端梯度增强树，建立多个非光学活性水质理化参数的遥感估算模型； 当获取水质理化参数的新增实测值时，将所述新增实测值添加至历史训练数据，构成更新训练数据集，以当前遥感估算模型作为初始参数执行热启动更新，以获得候选更新模型，利用所述新增实测值对所述候选更新模型进行验证并计算验证误差； 当所述验证误差小于或等于预设误差阈值时，保留所述候选更新模型直至下一次新增实测值到达； 当所述验证误差大于预设误差阈值时，触发时间窗口缩减机制，仅选取最近期数或最近时间跨度内的历史数据与所述新增实测值构成缩减更新训练数据集，并再次以当前估算模型参数作为初始参数执行热启动更新，重复直至验证误差小于或等于预设误差阈值。

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