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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利海表驱动式的海洋叶绿素与光场垂向剖面重建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：CN121744946B 。

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：202610227115.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权海表驱动式的海洋叶绿素与光场垂向剖面重建方法是由杨倩;王博贤;李正宝;杜立彬设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本海表驱动式的海洋叶绿素与光场垂向剖面重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开海表驱动式的海洋叶绿素与光场垂向剖面重建方法，属于海洋遥感与海洋监测技术领域，用于垂向剖面重建，包括筛选Argo剖面，提取表层光合有效辐射、表层叶绿素浓度和海表温度，计算观测点的三维单位球坐标和观测时间周期性编码，构建输入向量；构建双分支联合反演的深度学习模型并进行训练，将待预测Argo剖面输入训练完成的双分支联合反演的深度学习模型，输出最终叶绿素浓度剖面预测结果。本发明在叶绿素剖面反演过程中显式引入海表及剖面光合有效辐射信息，使模型能够更真实地反映水体中光照条件对叶绿素垂向分布的影响，有效降低反演不确定性，提升整体反演效果。

本发明授权海表驱动式的海洋叶绿素与光场垂向剖面重建方法在权利要求书中公布了：1.海表驱动式的海洋叶绿素与光场垂向剖面重建方法，其特征在于，包括： S1、设置筛选条件筛选Argo剖面，Argo剖面包含叶绿素浓度剖面、海洋温度剖面和光合有效辐射剖面，对筛选后的Argo剖面进行标准化差值和物理拟合，生成表层光合有效辐射和表层叶绿素浓度，将观测点的经纬度转换为三维单位球坐标，将观测点的观测时间提取年内日期与时刻信息构建周期性编码，提取Argo剖面的海表温度，对海表温度、表层叶绿素浓度和表层光合有效辐射进行线性归一化，构建输入向量； S2、构建双分支联合反演的深度学习模型，进行神经网络训练，以输入向量为输入，以真实光合有效辐射剖面和真实叶绿素浓度剖面为真实标签，通过分离式损失函数对双分支联合反演的深度学习模型进行约束，通过分步反向传播机制进行双分支训练参数更新，设置迭代次数阈值，当迭代次数达到迭代次数阈值时，输出训练完成的双分支联合反演的深度学习模型； 将待预测Argo剖面经过步骤S1处理后，输入训练完成的双分支联合反演的深度学习模型，输出最终叶绿素浓度剖面预测结果； S2包括，构建双分支联合反演的深度学习模型ZS-Net，ZS-Net包括两个分支，第一分支采用多层感知机结构，包括特征提取模块、输出层和维度扩展层；第二分支采用多层感知机和双向LSTM混合结构，包括特征提取模块、特征融合层、序列建模模块和输出层； 第一分支的特征提取模块包括三层全连接层，每层全连接层包括Linear层和Tanh激活函数，输出层为Linear层，维度扩展层为Linear层； 第二分支的特征提取模块包括三层全连接层，每层全连接层包括Linear层和Tanh激活函数，特征融合层为concat层，序列建模模块包括正向LSTM层和反向LSTM层，输出层为Linear层。

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