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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于机器学习构建全天空成像仪气溶胶光学参数反演算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：CN121306333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511448418.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于机器学习构建全天空成像仪气溶胶光学参数反演算法是由李婧;倪赫阳;刘美景设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习构建全天空成像仪气溶胶光学参数反演算法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习构建全天空成像仪气溶胶光学参数反演算法，属于气象观测领域。本发明使用迭代阈值分割法，阈值自优化，首建晴空提取量化标准，解决人工依赖与一致性差问题；本发明模仿等天顶角扫描模式，从天空区域图片中进行多维特征提取，得到反映了气溶胶散射相函数相关的多角度、多位置信息和总亮度的多角度信息的气溶胶的散射信息，为SSA反演提供关键支撑；本发明以多维特征为输入以及AOD和SSA为输出构集成回归模型，设置空间差和时间差匹配样本，实现同步输出，明确样本标准，大幅提升效率与精度。本发明应用于大气遥感、气候模式研究及空气质量评估等领域。

本发明授权基于机器学习构建全天空成像仪气溶胶光学参数反演算法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习构建全天空成像仪气溶胶光学参数反演算法，其特征在于，所述反演算法包括以下步骤： 1采集具有时间标记的原始天空图片； 2对原始天空图片进行图像处理，去除所有影响提取无云天空辐亮度的区域，其中，采用迭代阈值分割法去除云和镜头模组产生的光斑，得到只保留干净天空的天空区域图片； 3模仿等天顶角扫描模式，从天空区域图片中进行特征提取，分别提取出所有的有色像素点的R、G和B平均值、红蓝比rbr值、太阳的天顶角及气溶胶的散射信息，称为多维特征； 4从公开的数据库得到设定波长的气溶胶参数，包括气溶胶光学厚度AOD和单次散射反照率SSA，称为目标变量； 5按照时间将多维特征与目标变量匹配，作为数据集，并划分训练集和测试集，用于模型训练和用于评估模型泛化能力； 6采用集成回归模型，将多维特征作为集成回归模型的输入，目标变量作为集成回归模型的输出，将步骤5的数据输入至集成回归模型中，采用训练集进行训练并采用测试集进行验证和一致性校验，其中一致性校验是指评估预测值与实际值的比例一致性，得到针对这个波长的训练好的集成回归模型； 7改变波长重复步骤4~6操作多次，得到多个针对每个波长的训练好的集成回归模型； 8采集新的时间段的原始天空图片，将经步骤2的图片处理和3的特征提取得到的多维特征输入到集成回归模型中，得到反演的气溶胶光学厚度AOD和气溶胶的单次散射反照率SSA。

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