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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利多源航天伽玛能谱融合与超分辨率重建方法及系统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：CN121458539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610007569.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权多源航天伽玛能谱融合与超分辨率重建方法及系统是由李政赫;赵玉岩;汤肖丹;李兵;宋美彤设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源航天伽玛能谱融合与超分辨率重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于多源数据处理技术领域，提供了一种多源航天伽玛能谱融合与超分辨率重建方法及系统，该方法包括以下步骤：对预处理后的多源能谱数据进行目标元素特征峰定位与峰面提取，并进行以相关性为依据的归一化处理，得到尺度一致的元素特征峰计数值数据集；基于元素特征峰计数值数据集，构建空间分辨率梯度的点云训练集；基于点云深度学习网络，按照空间分辨率由低到高的顺序，对点云训练集进行递进式训练，得到预训练的超分辨率重建模型；构建超分辨率点云预测集，输入预训练的超分辨率重建模型进行预测，并评估预测结果。通过该方法可对不同源的能谱数据进行融合与超分辨率重建，获得高于任一单载荷原始分辨率的元素峰计数分布结果。

本发明授权多源航天伽玛能谱融合与超分辨率重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源航天伽玛能谱融合与超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源航天伽玛能谱数据并进行预处理，得到预处理后的多源能谱数据； 对预处理后的多源能谱数据进行目标元素特征峰定位与峰面提取，并进行以相关性为依据的归一化处理，得到尺度一致的元素特征峰计数值数据集； 基于元素特征峰计数值数据集，构建空间分辨率梯度的点云训练集； 基于点云深度学习网络，按照空间分辨率由低到高的顺序，对点云训练集进行递进式训练，得到预训练的超分辨率重建模型； 构建超分辨率点云预测集，输入预训练的超分辨率重建模型进行预测，并评估预测结果； 对预处理后的多源能谱数据进行目标元素特征峰定位与峰面提取，并进行以相关性为依据的归一化处理，得到尺度一致的元素特征峰计数值数据集的步骤，具体包括： 对预处理后的多源能谱数据分别进行目标元素的特征峰定位与峰面积积分，从能谱数据中获取目标元素的特征峰计数值，实现从能谱域向元素计数域的统一转换； 计算多源能谱数据对应的特征峰计数值间的相关系数，选择相关系数总和最大的能谱数据作为基准源，然后将其他源通过比例归一化映射至基准源的量级，得到尺度一致的元素特征峰计数值数据集； 基于元素特征峰计数值数据集，构建空间分辨率梯度的点云训练集的步骤，具体包括： 根据多源能谱数据的原始空间分辨率，由低至高划分多个空间网格层级，对于每一层级的空间网格，提取落入该空间网格内的所有采样点的坐标位置及元素计数； 将每一空间网格内采样点与其元素计数构建为一个点云样本；将每个空间网格最高空间分辨率数据的平均计数设置为该点云的监督目标，将最高能量分辨率数据的平均计数设置为该点云的物理一致性约束，剩余采样点与其对应的元素计数作为训练特征输入。

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