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龙图腾网获悉中国海洋大学;山东省科学院海洋仪器仪表研究所申请的专利一种基于神经网络的大气校正算法优选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：CN117313822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202311245918.8，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种基于神经网络的大气校正算法优选方法是由刘晓燕;王运华;禹定峰;陈琛;高皜;周燕;赵丹丹设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的大气校正算法优选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的大气校正算法优选方法，包括如下步骤：获取特定海域的m个实测光谱数据，并得到匹配的j个有效卫星光谱数据，对j个有效卫星光谱数据进行评分，同时对m个实测光谱数据进行赋分，得到m+j个有效训练样本数；训练神经网络；应用选定的n种大气校正算法对该特定海域的卫星数据进行逐像素预处理，每个像素点得到n个光谱数据，将光谱数据输入训练好的神经网络中，得到对应的分值，所有像素点的分值求平均，分值最大的算法即为最优项。本发明所公开的方法可以快速对多种大气校正算法在特定海域的适应性进行评判，准确的选出最适宜的算法，从而提高遥感反射比Rrsrs数据的精度，间接提高水色信息反演的结果精确度。

本发明授权一种基于神经网络的大气校正算法优选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的大气校正算法优选方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，构建光谱数据集： 获取特定海域的m个实测光谱数据，并根据m个实测光谱数据的时间和经纬度信息来得到匹配的j个有效卫星光谱数据，对j个有效卫星光谱数据进行评分，同时对m个实测光谱数据进行赋分，得到m+j个有效训练样本数； 步骤二，训练神经网络： 将上述m+j个有效训练样本分成训练集和验证集，利用训练集对神经网络进行训练，输入的是实测光谱数据和有效卫星光谱数据，输出是其各自的分值；利用验证集来验证训练效果； 步骤三，大气校正算法优选： 应用选定的n种大气校正算法对该特定海域的卫星图像数据进行逐像素预处理，每个像素点得到n个光谱数据，将n个光谱数据分别输入到训练好的神经网络中，得到对应的分值，将特定海域卫星图像所有像素点对应的分值求平均，选择分值最大的大气校正算法即为最优项；若选用了多景卫星数据，则选择最优项时求多景数据的所有分值的平均。

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海洋大学;山东省科学院海洋仪器仪表研究所，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区松岭路238号；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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