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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于集成机器学习的地面光度计气溶胶参数反演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：CN121302865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511375689.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于集成机器学习的地面光度计气溶胶参数反演算法是由李婧;李秋蕊;刘美景设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成机器学习的地面光度计气溶胶参数反演算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成机器学习的地面光度计气溶胶参数反演算法。本发明采用正向辐射传输模拟模型得到用于训练集成机器学习模型的训练数据集，训练数据集独立于已有算法的气溶胶产品和被噪声干扰的观测；本发明算法具备良好的泛化能力，用于光度计真实观测后表现优良，反演的气溶胶参数具备表征气溶胶类型的能力；针对地面光度计观测开发的基于集成机器学习模型的气溶胶反演算法，完成一次气溶胶反演的时间在毫秒级；能够同时利用多波段多角度的辐亮度观测一次性反演多个波段的气溶胶参数；在反演气溶胶参数时不需要任何先验假设和平滑约束，且一定程度上规避了数值反演算法中由于梯度下降不收敛导致的反演结果缺失，减少了有效观测的浪费。

本发明授权一种基于集成机器学习的地面光度计气溶胶参数反演算法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成机器学习的地面光度计气溶胶参数反演算法，其特征在于，所述反演算法包括以下步骤： 1获得训练数据集： a搭建正向辐射传输模拟模型：正向辐射传输模拟模型包括粒子散射模式和辐射传输模式； b根据气溶胶的复折射指数和气溶胶的粒径分布，采用粒子散射模式，得到气溶胶的单次散射反照率、散射相矩阵和散射不对称因子； c根据粒子散射模式的输出以及气溶胶光学厚度、地表反照率和大气温压廓线，采用辐射传输模式，得到地面光度计在多个不同的观测波段进行平纬圈扫描时各个观测角度的辐亮度； d基于正向辐射传输模拟模型，模拟多组不同大气场景下光度计的观测，得到多组气溶胶参数和对应的光度计的辐亮度，形成数据集； e向数据集加入高斯白噪声，得到用于训练集成机器学习模型的训练数据集； 2获得集成机器学习模型： a构建集成机器学习模型：集成机器学习模型包括多个独立的基学习器和元学习器； b采用步骤1得到的训练数据集对集成机器学习模型进行训练，输入为多个观测波段的辐亮度、观测角度和气溶胶光学厚度，输出为相应多个波段的气溶胶单次散射反照率和散射不对称因子以及粒径分布；集成机器学习模型中多个基学习器被并行训练； 3反演算法得到气溶胶参数： 采用训练好的集成机器学习模型，输入地面光度计测量得到的辐亮度、观测角度和气溶胶光学厚度，反演算法得到相应的多个波段的气溶胶单次散射反照率和散射不对称因子以及粒径分布。

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