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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置及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：CN116222518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310234576.3，技术领域涉及：G01C13/00；该发明授权基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置及方法是由付强;谢国芳;史浩东;李英超;王佳林;杨迪;段锦;姜会林设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置及方法在说明书摘要公布了：基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置及方法，属于数据采集装置技术领域，选用偏振二向反射模型来进行建模，通过赤潮偏振数据库采集装置对海洋不同区域内不同太阳天顶角、不同太阳方位角、不同观测天顶角、不同观测方位角、不同风速、不同风向、不同海水温度、不同海水盐度等相关数据进行数据采集，在实际测试中通过理论公式推导与实际采集结果进行比对，置信度超过60％则确认为模型准确，反之则优化模型，进行二次建模来增加模型的适配度，达到准确识别赤潮优势种的目的，提高预测赤潮的准确度。本发明解决现有偏振数据库中缺少赤潮优势种类的数据，需要大量的人力物力去检测和分析采集的赤潮水体样本，效率低且成本昂高的问题。

本发明授权基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置及方法在权利要求书中公布了：1.基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集方法，其特征是：采用基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置，包括偏振成像系统1以及偏振数据库采集系统2，所述偏振成像系统1采集可见光、短波红外以及长波红外波段的偏振图像，偏振成像系统1包括分光棱镜I11、偏振调制单元I12、可见光相机13、分光棱镜Ⅱ14、偏振调制单元Ⅱ15、短波红外相机16、反光镜17、偏振调制单元Ⅲ18以及长波红外相机19，所述分光棱镜I11、分光棱镜Ⅱ14以及反光镜17同光轴设置；所述分光棱镜I11的光束透射方向上依次设置偏振调制单元I12以及可见光相机13；所述分光棱镜Ⅱ14的光束透射方向上依次设置偏振调制单元Ⅱ15以及短波红外相机16；所述反光镜17的光束反射方向上依次设置偏振调制单元Ⅲ18以及长波红外相机19； 所述偏振数据库采集系统2将偏振成像系统1采集的偏振图像进行图像输出、存储以及处理，偏振数据库采集系统2包括中心控制单元21、图像输出单元23以及图像存储与处理单元24，偏振成像系统1采集的偏振图片通过中心控制单元21以及图像输出单元23传输至图像存储与处理单元24； 包括以下步骤，且以下步骤顺次进行， 步骤一、赤潮发生时，采用生态环境监测站监测风速、风向、海水温度、海水盐度，将赤潮区域根据不同风速、风向、海水温度、海水盐度进行区域划分，利用无人机搭载基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置对各区域进行图像采集； 步骤二、采用GPS定位单元26确认实时位置信息，并记录实时的太阳天顶角和方位角，通过中心控制单元21控制转台控制单元25对转台27进行转动，调整转台27控制观测方位角为90°，将此时的观测天顶角设定为10°；通过中心控制单元21控制偏振调制单元I12、偏振调制单元Ⅱ15以及偏振调制单元Ⅲ18将偏振方向依次调整为0°、45°、90°、135°，利用偏振成像系统1中可见光相机13、短波红外相机16、长波红外相机19进行图像采集，中心控制单元21将偏振图像传输给图像输出单元23，通过图像输出单元23传输给图像存储与处理单元24进行图像存储与处理； 步骤三、中心控制单元21控制转台控制单元25对转台27进行转动，调整转台27控制观测方位角为180°，将此时的观测天顶角分别设定为10°、20°、30°、40°、50°、60°、70°、80°、90°，重复所述步骤二的操作进行图像存储与处理； 调整转台27控制观测方位角为270°，将此时的观测天顶角分别设定为10°、20°、30°、40°、50°、60°、70°、80°、90°，重复所述步骤二的操作进行图像存储与处理； 步骤四、利用生态环境监测站监测太阳天顶角每上升或下降10°，利用无人机搭载基于偏振二向反射模型的赤潮偏振数据库采集装置进行复飞，抵达相同区域分别重复所述步骤二和步骤三，至无太阳光时停止采集，将得到的图像进行存储并按太阳天顶角、太阳方位角、观测天顶角、观测方位角、风速、风向、海水温度、海水盐度进行归类编辑赤潮偏振数据库； 步骤五、利用模型匹配赤潮偏振库中偏振图像的数据，建立偏振双向反射分布函数： 式中，θs为太阳天顶角；为太阳方位角；θv为观测天顶角；为观测方位角；dE为入射辐照度；dLrp为偏振反射辐照度； 海面风速与二维粗糙海面的概率分布函数为： 式中，Sup为倾斜微小平面逆风的斜率；Scross为倾斜微小平面侧风的斜率；σup为倾斜微小平面逆风的RMS值；σcross为倾斜微小平面侧风的RMS值； 海水粗糙度与风速v的关系为： 海面倾斜微平面单元在以方位角和天顶角为基准轴上斜率Sx，Sy与天顶角以及方位角的关系为： 海面倾斜微平面单元的倾斜角度β与方向斜率Sx，Sy的关系为： 其中逆风风向与侧风风向的斜率与Sx，Sy的关系为： 式中，为海风风向的方位角； 太阳光经过赤藻反射其具有偏振特性，利用菲涅尔反射方程将偏振光分解为s偏振分量和p偏振分量，其关系式为： 式中，rs为s偏振分量的反射系数；rp为p偏振分量的反射系数；n1为空气折射率；n2为赤潮折射率；θi为太阳入射角；θt为折射角； 其中空气折射率公式为： 海水折射率公式为： 其中，p是气压；T是温度；λ是波长； 联立上述公式，最终得到偏振反射率和偏振度的关系式为： 其中Rp,rtθs,θv,φv,φwind,nrt,v为赤潮p偏振分量的偏振反射率；RS,rtθs,θv,φv,φwind,nrt,v为赤潮s偏振分量的偏振反射率；rp,rt为赤潮p偏振分量的反射系数；rs,rt为赤潮s偏振分量的反射系数；p为偏振度； 将所述步骤一至步骤四中当天采集到的实测数据，作为仿真参数带入到公式中，求解偏振反射率和偏振度，并与实测数据进行匹配；采用置信度进行验证，置信度公式为： 式中，M为置信度，Rs和Ra分别表示仿真数值与赤潮偏振数据库已知数值； 若置信度高于60％，模型准确，置信度低于60％，模型为不准确；进行二次建模来增加模型的真实性，利用实测数据进行线性拟合，利用线性回归模型建立自变量和因变量的关系，线性回归模型公式为： 其中Yp为因变量；Xp1、Xp2、Xp3、Xp4、Xp5、Xp6作为自变量仿真与实测数据中主要的干扰条件；为自变量仿真与实测数据中主要的干扰权重；权重越大证明某一干扰条件对于最终的仿真数据影响越大，反之影响越小；再将二次建模后的模型进行置信度验证，置信度高于60％，模型准确。

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