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龙图腾网获悉天勰力(山东)卫星技术有限公司申请的专利一种基于卫星遥感数据的二氧化碳反演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：CN118782182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202410783849.4，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于卫星遥感数据的二氧化碳反演方法及系统是由刘鑫;荣延寿;赵洪祥;陈子健设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星遥感数据的二氧化碳反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卫星遥感数据的二氧化碳反演方法及系统，方法包括以下步骤：基于高分卫星，采集大气二氧化碳遥感数据；对遥感数据进行辐射标定以及大气校正，获得第一遥感数据；建立光谱分析模型，对第一遥感数据进行光谱分析，获得光谱特征信息；建立干扰过滤模型，对第一遥感数据进行干扰过滤，获得第二遥感数据；基于光谱特征信息以及第二遥感数据，构建二氧化碳反演模型；基于二氧化碳反演模型，将光谱特征信息转换为二氧化碳浓度信息，完成基于卫星遥感数据的二氧化碳反演。

本发明授权一种基于卫星遥感数据的二氧化碳反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星遥感数据的二氧化碳反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于高分卫星，采集大气二氧化碳遥感数据； 对所述遥感数据进行辐射标定以及大气校正，获得第一遥感数据； 建立光谱分析模型，对所述第一遥感数据进行光谱分析，获得光谱特征信息； 建立干扰过滤模型，对所述第一遥感数据进行干扰过滤，获得第二遥感数据； 基于所述光谱特征信息以及所述第二遥感数据，构建二氧化碳反演模型； 基于所述二氧化碳反演模型，将所述光谱特征信息转换为二氧化碳浓度信息，完成基于卫星遥感数据的二氧化碳反演； 建立光谱分析模型，对所述第一遥感数据进行光谱分析，获得光谱特征信息的方法为： 对所述第一遥感数据进行降维，基于降维后的第一遥感数据的幅度增益以及隐含层激励函数，获得适应度函数；其中，隐含层是神经网络中的一层或多层神经元； 对降维后的第一遥感数据进行像素重组，并基于所述适应度函数，获得区域像素分布； 基于所述区域像素分布以及数据稀疏特征分量，获得光谱特征信息的边缘像素级； 基于所述边缘像素级，构建模糊度检测模型，对所述第一遥感数据进行信息检测，获得第一遥感数据的自相关统计特征量； 基于所述自相关统计特征量，采用模糊信息挖掘算法对所述第一遥感数据进行特征提取，获得初级光谱特征信息； 对获得的所述初级光谱特征信息进行融合，并对融合的初级光谱特征信息进行滤波，采用相关性特征检测法获得光谱特征分布； 基于所述光谱特征分布，获得第一遥感数据最终的所述光谱特征信息。

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