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龙图腾网获悉苏州深蓝空间遥感技术有限公司申请的专利一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演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：CN114813651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210324442.6，技术领域涉及：G01N21/55；该发明授权一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法是由尹治平;吴磊;孙世山;李玉虎设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法，包括：收集各站点的卫星影像，并得到各站点的遥感反射率；从地表水数据库中导出地表水监测站点信息和水质指标信息数据；剔除明显异常的站点遥感反射率，并构建遥感反射率曲线集合；剔除水质指标异常值；通过各站点遥感反射率曲线计算其光谱几何特征数据，将特征数据合并为特征矩阵，将特征矩阵划分为训练集和测试集；将剔除水质指标异常值后的水质指标作为待拟合数据集合并为输出集，将输出集划分为训练输出集和测试输出集；构建机器学习模型，将训练集输入模型进行训练，得到训练好的模型；将测试集放入训练好的模型中进行测试，经过评估评价后，将最优模型进行线上部署。

本发明授权一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法在权利要求书中公布了：1.一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、收集各站点的卫星影像，对收集到的卫星影像进行辐射定标，计算出辐射亮度，通过辐射亮度计算出表观反射率，再通过表观反射率计算出遥感反射率；从地表水数据库中导出地表水监测站点信息和水质指标信息数据； S2、剔除明显异常的站点遥感反射率，并构建遥感反射率曲线集合；剔除水质指标异常值； S3、通过各站点遥感反射率曲线计算其光谱几何特征数据，将光谱几何特征数据合并为每一列为一个特征，每一行为一个样本的m*n的特征矩阵，将特征矩阵划分为训练集和测试集；将剔除水质指标异常值后的水质指标作为待拟合数据集合并为输出集，将输出集划分为训练输出集和测试输出集； S4、构建机器学习模型，将训练集输入模型进行训练，得到训练好的模型；其中，构建机器学习模型包括： 1、构建包含多层多个神经元的神经网络； 2、设置隐含层激活函数为ReLU函数，设置输出层激活函数为线性函数； 3、根据隐含层层数设置不同的学习率，各层学习率根据下式计算：ηi＝η01-i×α，式中，i为隐含层层数，ηi为第i层的学习率，η0为第一层的学习率，α为学习率变化率； 前馈神经网络模型训练步骤如下： a、初始化模型参数； b、输入训练样本数据； c、计算水质指标预测值； d、计算损失函数； e、判断误差是否达到最小，若没有，将模型参数进行更新，再重复步骤b、c、d，直至误差最小时，停止迭代并记录最小误差，保存模型； 模型损失函数计算公式如下： 式中，yi为第i个样本点的水质指标，为第i个样本点的水质指标预测值，L为模型的损失函数； 模型参数更新计算公式如下： 其中，为第i层神经元梯度，ηi为第i层的学习率，εi为更新前的模型参数，εi+1为更新后的模型参数； S5、将测试集放入训练好的模型中进行测试，结果用平均相对误差、均方根误差和决定系数来评估评价，将最优模型进行线上部署。

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