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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利结合超光谱卫星与人工智能的大气NO₂时空预测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：CN115730718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211452402.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权结合超光谱卫星与人工智能的大气NO₂时空预测算法是由刘诚;李波;张成歆;苏文静设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合超光谱卫星与人工智能的大气NO₂时空预测算法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种结合超光谱卫星与人工智能的大气NO2时空预测算法，涉及污染物监测领域。方法包括获取目标地区的气象监测数据、超光谱卫星监测数据和地理信息遥感数据；根据气象监测数据和预设大气物理化学模型，获得目标地区的二氧化氮分层浓度预测数据；根据超光谱卫星监测数据，反演得到目标地区的二氧化氮柱浓度数据；其中，二氧化氮柱浓度数据的空间分辨率高于二氧化氮分层浓度预测数据的空间分辨率；根据地理信息遥感数据，对二氧化氮浓度分层预测数据和二氧化氮柱浓度数据进行融合，获得目标地区中目标区域在目标时刻的二氧化氮浓度预测数据。本申请可以获得空间分辨率更高、更加准确地的二氧化氮浓度预测数据。

本发明授权结合超光谱卫星与人工智能的大气NO₂时空预测算法在权利要求书中公布了：1.一种结合超光谱卫星与人工智能的大气NO2时空预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标地区的气象监测数据、超光谱卫星监测数据和地理信息遥感数据，所述地理信息遥感数据包括地表建筑数据、植被覆盖数据、人口数据和高程数据； 根据所述气象监测数据和预设大气物理化学模型，获得所述目标地区的二氧化氮分层浓度预测数据，所述二氧化氮分层浓度预测数据通过预设大气物理化学模型利用所述目标地区的历史统计得到的污染清单和所述气象监测数据获得，所述二氧化氮分层浓度预测数据沿远离地面的方向依据大气压强数值进行分层； 根据所述超光谱卫星监测数据，反演得到所述目标地区的二氧化氮柱浓度数据；其中，所述二氧化氮柱浓度数据的空间分辨率高于所述二氧化氮分层浓度预测数据的空间分辨率； 将所述二氧化氮分层浓度预测数据、所述二氧化氮柱浓度数据和所述地理信息遥感数据输入至训练好的二氧化氮浓度预测神经网络模型，获得所述二氧化氮浓度预测神经网络模型输出的目标地区的四维二氧化氮浓度预测数据；所述四维二氧化氮浓度预测数据包括四维时空坐标信息和与所述四维时空坐标对应的二氧化氮浓度预测值，所述四维时空坐标信息包括时刻信息、经度信息、纬度信息和高程信息； 从所述四维二氧化氮浓度预测数据中提取出所述目标地区中目标区域在目标时刻的二氧化氮浓度预测数据； 获取目标地区的气象监测数据、超光谱卫星监测数据和地理信息遥感数据，所述地理信息遥感数据包括地表建筑数据、植被覆盖数据、人口数据和高程数据之前，所述方法还包括： 获取训练样本数据，所述训练样本数据包括所述目标地区的气象监测数据、超光谱卫星监测数据和地理信息遥感数据，以及所述目标地区在预设时刻的第一超光谱卫星监测数据和在预设日内的实时国控站点监控数据，所述预设时刻为正午时刻； 确定用于训练所述二氧化氮浓度预测神经网络模型的训练损失函数； 根据所述气象监测数据、所述超光谱卫星监测数据和所述地理信息遥感数据进行训练，得到目标地区内第一预设区域在所述预设时刻的第一训练结果数据和所述目标地区内第二预设区域在所述预设日的第二训练结果数据；其中，所述第一预设区域的海拔高于所述第二预设区域的海拔，所述第一预设区域为所述目标地区的中间层区域，所述第二预设区域为所述目标地区的中心点附近近地面层区域； 根据所述第一超光谱卫星数据对所述第一训练结果数据进行验证，获得所述第一超光谱卫星数据和第一训练结果数据的空间关联数据； 根据所述实时国控站点监控数据对所述第二训练结果数据进行验证，获得所述第二训练结果数据和所述实时国控站点监控数据的时间关联数据和绝对值差异数据； 将所述空间关联数据作为第一损失函数值，所述时间关联数据作为第二损失函数值，所述绝对值差异数据作为第三损失函数值； 对所述第一损失函数值、所述第二损失函数值和所述第三损失函数值进行加权叠加，获得最终损失函数值； 判断所述最终损失函数值是否满足预设条件； 若不满足，则更新所述二氧化氮浓度预测神经网络模型，并返回执行根据所述气象监测数据、所述超光谱卫星监测数据和所述地理信息遥感数据进行训练，得到目标地区内第一预设区域在所述预设时刻的第一训练结果数据和所述目标地区内第二预设区域在所述预设日的第二训练结果数据，直至所述训练损失函数的值满足预设条件，得到训练好的二氧化氮浓度预测神经网络模型。

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