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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于语义分割的云-气溶胶层次分类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：CN116543300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310367225.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于语义分割的云-气溶胶层次分类方法是由刘东;徐成康;陈斯婕设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义分割的云-气溶胶层次分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义分割的云‑气溶胶层次分类方法。将语义分割技术引入大气遥感的云和气溶胶层次分类中，将多个通道的观测结果与纹理信息相结合，对原始信号进行逐像素点地连续分类。首先，收集星载激光雷达CALIOP的多通道衰减后向散射系数，进行去噪、可信度筛选等预处理后，计算得到体退偏比和衰减色比作为RGB三通道值组成图像形成训练样本集，输入构建的语义分割神经网络进行训练，得到云‑气溶胶层次分类模型，实现对大气中云和气溶胶等的层次分类。相较于已有方法的CALIOP层次分类结果，该方法具有高准确率，高分辨率、层次丰富等优势，适用于多场景，有助于观测云和气溶胶分布、预测全球气候变化等研究。

本发明授权一种基于语义分割的云-气溶胶层次分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割的云-气溶胶层次分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取星载激光雷达CALIOP遥感观测数据，包括获取level1级别经过校准的三通道衰减后向散射系数，所述三通道为532nm垂直偏振通道、532nm平行偏振通道及1064nm通道，同时获取对应的level2级别的云-气溶胶层次分类结果作为后续训练标签； 2根据数据采集时间分为日间与夜间数据，对日间高噪声信号进行噪声去除；对于原始后向散射信号，使用BM3D去噪算法对日间噪声进行去除，并利用识别算法过滤错误分类样本； 3通过云-气溶胶识别算法对数据可信度进行筛选，通过散射特性的多维直方图来分离云和气溶胶，并根据所述多维直方图之间的重叠区域计算得到置信度分数，筛选置信度廓线样本； 4获取去噪和筛选处理后样本的三通道衰减后向散射系数，计算体退偏比与衰减色比，并将532nm通道总衰减后向散射系数、体退偏比和衰减色比三个信号归一化，匹配到RGB三通道组成图像，统一尺寸大小，之后对图像采取数据增强进行数据扩充，分割数据集用于训练、验证和测试； 5基于语义分割神经网络模型构建云-气溶胶层次分类模型，将训练集数据作为输入，level2级别的云-气溶胶分类结果作为输出，进行模型训练； 所述的基于语义分割神经网络模型构建为编码器-解码器结构，所述编码器提取图像特征，所述解码器根据特征进行实际分类； 所述的编码器由深度可分离卷积网络，以及空洞卷积金字塔池化-双通道注意力并联模块组成，所述的解码器接收深度可分离卷积网络和并联模块的输出，通过多次全卷积上采样，最终输出全图像素云-气溶胶预测分类； 6针对测试集数据，利用步骤5中训练完成的模型进行实际云-气溶胶层次分类，与已有的分类结果进行对比分析。

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