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龙图腾网获悉海南辐探遥感科技有限公司申请的专利一种海洋水色卫星传感器在轨快速绝对辐射定标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：CN120336975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510813161.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种海洋水色卫星传感器在轨快速绝对辐射定标方法是由路松松;胡连波设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海洋水色卫星传感器在轨快速绝对辐射定标方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海洋水色卫星传感器在轨快速绝对辐射定标方法，属于辐射定标技术领域，该定标方法具体步骤如下：Ⅰ、利用AEROENT‑OC历史观测数据中865nm的气溶胶光学厚度数据和443nm的归一化离水辐亮度数据对站点现场大气及水体光学性质进行分析；Ⅱ、建立机器学习模型，以现场多光谱数据作为输入，高光谱数据作为输出；本发明利用不同位置的现场站点数据，以替代定标的方式计算传感器在轨绝对辐射定标系数，并对传感器星上定标结果进行检验，能在发射初期较短的时间内完成传感器整体运行状态的评价，且能够在较宽的动态范围内充分反应传感器性能。

本发明授权一种海洋水色卫星传感器在轨快速绝对辐射定标方法在权利要求书中公布了：1.一种海洋水色卫星传感器在轨快速绝对辐射定标方法，其特征在于，该定标方法具体步骤如下： Ⅰ、利用AEROENT-OC历史观测数据中865nm的气溶胶光学厚度数据和443nm的归一化离水辐亮度数据对站点现场大气及水体光学性质进行分析； Ⅱ、建立机器学习模型，以现场多光谱数据作为输入，高光谱数据作为输出； Ⅲ、利用所建立的机器学习模型，构建一个高光谱现场数据集，再借助OSOAA辐射传输模型，以重构后的现场离水辐亮度为基础，结合现场大气、水体各环境条件作为输入参数，完成与卫星传感器相匹配的大气层顶辐亮度理论值的计算； Ⅳ、以6个月为周期，将计算结果与传感器卫星上定标结果和当前利用MOBY所开展的替代定标结果进行对比； 步骤Ⅱ中所述建立机器学习模型具体步骤如下： S2.1：对现场采集到的多光谱数据通过归一化处理，统一到[0，1]范围内，并将处理后的多光谱数据划分为训练集以及测试集，之后改进MLP模型以获取MRH模型，并将ReLU作为该模型激活函数，将MSE和MAPE进行加权组合以构建该模型的组合损失函数，以完成机器学习模型的构建； S2.2：按照训练批次大小为64，训练轮次为100次，分批将训练集数据输入至机器学习模型中，每批次的训练集数据通过机器学习模型的前向传播后输出预测值，并通过组合损失函数计算预测值与实际值之间的损失值，Adam优化器依据生成的损失值调整模型权重； S2.3：每轮训练结束后，将测试集输入机器学习模型，并通过组合损失函数计算损失值，以评估模型重构高光谱数据的精度，并利用光谱曲线对比图，检查预测的高光谱数据与实际值在整个波长范围内的匹配程度，重复进行训练与测试，直至达到预设训练轮次或模型存在过拟合，则停止训练，并输出最终机器学习模型； S2.1中所述机器学习模型包含两层隐藏层，第一层设有64个神经元，第二层设有32个神经元，每层神经元的数量根据输入和输出的复杂度优化设计，且该机器学习模型的输出层的神经元数量与目标高光谱数据的波长数量一致，每个神经元对应一个高光谱波段的辐亮度值，同时该输出层不使用激活函数，直接输出线性结果，以匹配连续光谱特性。

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