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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利基于全场景模拟与机器学习的遥感影像地形辐射校正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：CN121074563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511183448.6，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权基于全场景模拟与机器学习的遥感影像地形辐射校正方法是由曹云锋;龚少贤设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全场景模拟与机器学习的遥感影像地形辐射校正方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于全场景模拟与机器学习的遥感影像地形辐射校正方法，获取包括若干场景的成像几何参数组的全场景成像几何组合；针对每一成像几何参数组，利用三维辐射传输模型分别模拟其相应坡面地物反射率和理想条件下的平面地物反射率，并据此得出各个地形参数在该光照‑观测参数组下的目标校正参数。利用这些地形、光照、观测参数组以及对应的目标校正参数构建训练数据集，并训练预设模型得到校正参数预测模型。最终，在实际应用中，获取待校正遥感影像的真实地形、光照以及观测参数后，将其输入校正参数预测模型，即可快速准确地得到该遥感影像的地形校正参数，并基于此进行地形辐射校正。

本发明授权基于全场景模拟与机器学习的遥感影像地形辐射校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全场景模拟与机器学习的遥感影像地形辐射校正方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取全场景成像几何组合，所述全场景成像几何组合包括若干场景的成像几何参数组；其中，所述成像几何参数组包括若干地形参数以及若干光照‑观测参数组；每一所述光照‑观测参数组包含光照参数和观测参数，且不同的所述光照‑观测参数组中的光照参数和或观测参数不相同； 针对每一所述成像几何参数组，基于所述若干地形参数以及所述光照‑观测参数组，模拟得到对应场景的地形网格化的坡面地物反射率，所述地形网格化的坡面地物反射率包括各个地形参数的坡面地物反射率；基于预设的理想地形参数以及所述光照‑观测参数组，模拟得到对应场景的基准平面的平面地物反射率； 针对每一所述成像几何参数组，基于所述地形网格化的坡面地物反射率与所述基准平面的平面地物反射率，得到各个地形参数在各个所述光照‑观测参数组下的目标校正参数； 根据所述若干场景的成像几何参数组的地形参数、光照‑观测参数组以及各个所述地形参数在各个所述光照‑观测参数组下的目标校正参数，通过全场景参数空间遍历构建训练数据集；将所述训练数据集输入至预设模型进行训练，得到训练完成的校正参数预测模型；所述预设模型用于学习从地形参数和光照‑观测参数组到校正参数的全场景校正映射关系； 获取待校正遥感影像的地形参数、光照参数以及观测参数，将所述待校正遥感影像的地形参数、光照参数以及观测参数输入所述校正参数预测模型，得到所述待校正遥感影像的校正参数；基于所述待校正遥感影像的校正参数对所述待校正遥感影像进行全场景自适应的地形辐射校正。

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