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龙图腾网获悉中国科学院空间应用工程与技术中心申请的专利一种基于影像增强的月球表面反射率遥感反演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：CN116310867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310212428.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于影像增强的月球表面反射率遥感反演方法是由刘成保;张鹏;张光;严冬;姜方方;杨瀚哲;牛冉;薄正设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于影像增强的月球表面反射率遥感反演方法在说明书摘要公布了：本发明属于月球表面反射率遥感反演技术领域，公开了一种基于影像增强的月球表面反射率遥感反演方法。本发明通过对月球表面遥感影像进行增强处理方实现对待处理月球表面遥感影像进行月球表面遥感影像增强，该方法能够提月球表面遥感影像质量增强处理的效果；同时，通过对月球表面矿物进行定量分析方法采用稀疏解混模型从光谱库中选取最优端元矿物光谱来拟合观测光谱，根据拟合的结果，反演出矿物的类型、分布和含量，其结果以每种矿物的分布图呈现月表矿物定量反演结果，该发明方法是一种准确的、高效的、直观的矿物定量反演方法。

本发明授权一种基于影像增强的月球表面反射率遥感反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于影像增强的月球表面反射率遥感反演方法，其特征在于，所述月球表面反射率遥感反演方法包括以下步骤： 步骤一，确定月球表面目标区域；通过遥感设备采集月球表面目标区域数据；对数据进行处理和分析；生成月球表面遥感影像；并对月球表面遥感影像进行增强处理； 所述对数据进行处理和分析方法： 对绕月探测器遥感数据进行拆解，形成便于识别和分类的数据集；将绕月探测器数据按照预定的规则进行识别和分类，得到遥感元数据； 对遥感元数据进行进一步处理，并将遥感元数据转换为矢量数据；对矢量数据进行编辑加工，通过分析获取有效的绕月探测器遥感数据； 步骤二，对遥感影像进行分类；利用与遥感影像匹配的DEM和太阳方位参数，包括太阳高度角，进行遥感影像的阴影判断，将月球表面遥感影像的像元分为非阴影像元和阴影像元两类，并分别对其采用不同的方法进行反射率反演； 所述对遥感影像进行分类方法： 采集高分辨率月球表面遥感影像，得到高分辨率月球表面遥感影像；对所述的高分辨率月球表面遥感影像的地物进行标注，获得带标注的高分辨率月球表面遥感影像，获得标签集，对得到的带标注的高分辨率月球表面遥感影像进行分割得到父对象，对父对象进行分割得到子对象，其中子对象的标签为子对象在父对象上的位置所对应的标签；对得到的父对象和子对象进行标准化，并将标准化后的父对象和子对象划分为训练样本集、验证集和测试样本集；构建基于父对象和子对象的卷积神经网络模型，分别将父对象的卷积神经网络和子对象的卷积神经网络在全连接层进行合并，将步标准化的父对象和子对象分别输入到基于父对象和子对象的卷积神经网络模型中，分别将父对象的卷积神经网络和子对象的神经网络提取的特征在网络结构的全连接层进行特征融合，以标签集作为输出，对网络进行训练，得到训练好的网络模型； 采集高分辨率月球表面遥感影像，得到高分辨率月球表面遥感影像，对高分辨率月球表面遥感影像分割，得到父对象，并对得到的父对象进行超像素分割，得到子对象；将标准化后的父对象和子对象分别输入基于父对象和子对象的卷积神经网络，对高分辨率月球表面遥感影像进行分类，分类后利用带有所属类别的子对象，结合超像素分割得到的边界拟合边框附上所属类别，得到分类后的月球表面遥感影像分类结果； 步骤三，对于非阴影像元，通过反复迭代计算太阳直射光照度和邻坡反射辐射照度来反演反射率；对于阴影像元利用邻坡反射辐射照度来反演反射率；并对月球表面矿物进行定量分析。

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