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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种近红外CO柱总量估算方法及设备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：CN115759280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211311113.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种近红外CO柱总量估算方法及设备是由张莹;陶金花;范萌;余超;陈良富;苏林设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近红外CO柱总量估算方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种近红外CO柱总量估算方法及设备，解决CO柱总量测量精度差的问题。所述方法，包含：建立机器学习数据库，所述机器学习数据库包含：地面监测的CO柱总量、监测时间、经度、纬度、地面监测点对应的气象数据和数字高程模型数据；建立极端随机树机器学习模型，对所述机器学习数据库中的数据构建训练数据集，设定模型参数进行模型训练，直到满足训练条件，终止训练得到CO估算模型，所述极端随机树机器学习模型的输入参数包含：所述时间、经度、纬度、气象数据和数字高程模型数据，输出参数为所述CO柱总量。所述设备使用所述方法。本发明可实现CO柱总量高精度预测。

本发明授权一种近红外CO柱总量估算方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种近红外CO柱总量估算方法，其特征在于，包含以下步骤： 建立机器学习数据库，所述机器学习数据库包含：地面监测的CO柱总量、时间、经度、纬度、与地面监测站点对应的气象数据和数字高程模型数据、近红外卫星入射和出射光谱数据和卫星观测几何参数； 建立ERT机器学习模型，对所述机器学习数据库中的数据构建训练数据集，设定模型参数进行模型训练，直到模型精度指标最佳，终止训练得到CO估算模型，所述ERT机器学习模型的输入参数包含：所述时间、经度、纬度、与地面监测站点对应的气象数据和数字高程模型数据、所述近红外卫星入射和出射光谱数据以及卫星观测几何参数，输出参数为所述地面监测的CO柱总量； 所述机器学习数据库还包含：气溶胶光学厚度、波段地表反射率、归一化植被指数中至少一种；相应地，对所述ERT机器学习模型进行模型训练时，输入参数还包含所述气溶胶光学厚度、所述波段地表反射率、所述归一化植被指数中至少一种。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院空天信息创新研究院，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区大屯路甲20号中国科学院遥感与数字地球研究所A座203室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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