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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种大气气溶胶粒子参数的反演方法、装置及电子设备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：CN121093725B 。

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：202511306924.9，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种大气气溶胶粒子参数的反演方法、装置及电子设备是由范萌;王华轩;贺文卓;徐奔奔;李明戈;孔亚文;陶金花;张莹;余超;顾坚斌设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大气气溶胶粒子参数的反演方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种大气气溶胶粒子参数的反演方法、装置及电子设备，所述反演方法对非球形气溶胶粒子进行参数化描述得到气溶胶参数向量；构建并得到训练好的物理引导神经网络模型；将训练好的物理引导神经网络模型用于辐射传输模型正演模拟并计算输出对输入的所述气溶胶参数的导数，通过自动微分确定输出相对于所述气溶胶参数的雅各比矩阵；基于所述雅各比矩阵和待反演的大气顶层观测量进行反演迭代，确定待反演的大气顶层观测量对应的目标气溶胶参数，从而解决了传统散射模型不可导、导数难以获得的问题，提升了气溶胶遥感反演精度与效率。

本发明授权一种大气气溶胶粒子参数的反演方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种大气气溶胶粒子参数的反演方法，其特征在于，所述反演方法包括： S1:对非球形气溶胶粒子进行参数化描述，构建用于表征气溶胶微物理特性的气溶胶参数向量； S2:构建物理引导神经网络模型，所述物理引导神经网络模型的输入包括所述气溶胶参数向量和卫星观测几何条件，输出为预测的大气顶层观测量；所述大气顶层观测量为大气顶层辐亮度或大气顶层的斯托克斯参数； S3：利用预先准备好的训练数据集对所述物理引导神经网络模型进行训练，得到训练好的物理引导神经网络模型； S4：将训练好的物理引导神经网络模型用于辐射传输模型正演模拟并计算输出对输入的所述气溶胶参数的导数，通过自动微分确定输出相对于所述气溶胶参数的雅各比矩阵； S5：基于所述雅各比矩阵和待反演的大气顶层观测量进行反演迭代，确定待反演的大气顶层观测量对应的目标气溶胶参数； 所述对非球形气溶胶粒子进行参数化描述，构建用于表征气溶胶微物理特性的气溶胶参数向量，包括： 针对团簇状吸光粒子，基于分形聚集模型进行参数化描述；所述团簇状吸光粒子的参数包括：分形维数、分形因子、旋转半径、团簇中基本球体数量、单个球体半径；针对非球形矿物质气溶胶，基于椭球模型进行参数化描述；所述非球形矿物质气溶胶的参数包括等效球半径、长宽比；针对球形气溶胶，采用经典Mie理论模拟散射以进行参数化描述；所述球形气溶胶的参数包括：有效半径、有效方差和复折射指数； 将训练好的物理引导神经网络模型用于辐射传输模型正演模拟并计算输出对输入的所述气溶胶参数的导数，通过自动微分确定输出相对于所述气溶胶参数的雅各比矩阵，包括：计算雅各比矩阵时，所述物理引导神经网络模型输出的大气顶层观测量对气溶胶参数求偏导，得到雅各比矩阵；雅各比矩阵中的第ij元素为： ； 其中，为雅各比矩阵中的第ij元素，表征第i个输出对第j个输入参数的偏导数；表征物理引导神经网络模型的第i个输出；表征物理引导神经网络模型的第j个输入参数；表征第L层第p个神经元的输入值；表征第l层第r个神经元输入值。

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