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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的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：CN119741230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510249390.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法是由毛文飞;齐源设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法，通过深度学习建立历史无震周期中地表温度、地表植被指数、地表土壤湿度、降雨量以及云总量等数据中多元参数与地表微波辐射之间的映射关系，进而在地震前目标日中利用上述映射关系计算非震参数影响下的微波辐射实际值，最后通过差分获取不包含非震影响的纯净地震微波辐射。本发明充分考虑了地震活动对于地表温度的潜在影响，建立了不易受地震影响的多元输入遥感参量与地表温度之间的映射关系，获取了目标日非震地表温度，进而据此获取了地表非震微波辐射及地震引起的纯净异常值；目标日多元非震参数信息得到充分考虑，而非仅考虑目标日地表微波辐射；保证了预测的合理性。

本发明授权基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：根据目标地震发生的时间和位置获取目标区域内的长时间序列卫星微波辐射数据及准同步的多元输入遥感参量数据，并进行数据预处理；所述多元输入遥感参量数据包含地表温度、地表湿度、地表植被指数、降雨量和云总量；步骤S2：构建深度学习模型，建立历史非震周期中卫星微波辐射与多元输入遥感参量之间的映射关系；步骤S3：构建深度学习模型，建立历史非震周期中地表温度与地表湿度、地表植被指数、降雨量以及云总量之间的映射关系；步骤S4：获取目标区域地震周期内目标日的地表湿度、地表植被指数、降雨量和云总量数据，并由步骤S3中的深度学习模型预测得到目标日的非震地表温度；步骤S5：根据步骤S4所得的地震周期内目标日的非震地表温度以及地震周期内目标日的地表湿度、地表植被指数、降雨量和云总量数据，由步骤S2中的深度学习模型预测得到目标日的非震地表微波辐射；步骤S6：获取目标区域地震周期内目标日的地表微波辐射实际值，剔除步骤S5所得地震周期内目标日的非震地表微波辐射，即得到不含非震因素影响的纯净的地震前目标日的微波辐射异常。

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