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龙图腾网获悉广州鋆达科技有限公司申请的专利基于深度学习的超光谱-VOCs走航联用溯源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：CN120635736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510735655.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度学习的超光谱-VOCs走航联用溯源方法是由郭祥飞;叶正雄;郑永安设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的超光谱-VOCs走航联用溯源方法在说明书摘要公布了：本发明涉及超光谱卫星遥感技术领域，具体为基于深度学习的超光谱‑VOCs走航联用溯源方法，通过走航监测筛选异常浓度，提取多指标判断污染相变，结合遥感图像识别边界，提取像元识别组分，概率计算筛选溯源排放源。本发明中，通过构建浓度异常响应任务流对VOCs浓度超阈行为进行时空联动筛查，有效形成污染响应的高敏感标记，在浓度时序差分、空间标准差、局部波动率三组指标联合分析基础上，借助标准化处理与跳变趋势识别手段，实现污染相变现象的多维动态判别，从而增强突发性或隐蔽性排放事件的响应能力。遥感图像中疑似污染区域的边界通过灰度梯度变化趋势进行精细刻画，并结合时序位移、局部梯度密度变化判断其稳定性，有效排除伪迹扰动因素。

本发明授权基于深度学习的超光谱-VOCs走航联用溯源方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的超光谱-VOCs走航联用溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过走航监测车获取监测区域的VOCs浓度响应序列，从中筛选异常VOCs浓度，构建浓度异常响应任务流，浓度异常响应任务流包括浓度异常时刻、异常浓度幅值、异常持续时间； S2：获取所述浓度异常响应任务流的浓度时序差分参数、空间分布标准差、局部浓度波动异常率三组指标并进行标准化处理，根据三组指标进行污染相变点判断，得到污染相变判定标签，污染相变判定标签包括相变发生时间、相变空间位置、相变类型； S3：获取所述污染相变判定标签监测区域对应时段遥感图像，从遥感图像中选取疑似污染源区域边界位置并进行位置的梯度变化判断，输出边界增强响应图谱，边界增强响应图谱具体为边界位置坐标、梯度变化方向、边界连续性指标； S4：获取所述边界增强响应图谱中疑似污染源区域的超光谱定点像元，并输入至卷积神经网络模型进行VOCs化合物组分识别，得到组分识别结果； S5：基于所述组分识别结果，通过贝叶斯反演方法对排放源与VOCs组分的对应关系进行后验概率计算，根据概率值进行排序筛选，得到污染源溯源列表。

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