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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于物理约束反射率深度学习反演方法、系统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：CN121330503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511592023.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于物理约束反射率深度学习反演方法、系统及电子设备是由陈伟;赵静;熊文武设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理约束反射率深度学习反演方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物理约束反射率深度学习反演方法、系统及电子设备，其方法包括：构建深度神经网络模型；将高光谱遥感样本数据输入深度神经网络模型，透过率乘积组合参数子模型、大气本征反射率子模型和大气半球反照率子模型分别利用高光谱遥感样本数据进行模型训练；物理反演模型通过物理约束公式进行模型训练；S3、获取研究区的高光谱遥感数据输入深度神经网络模型并预测输出大气层顶反射率。本发明创新性构建有参数模型，借助参数模型对透过率乘积组合参数、大气本征反射率与大气半球反照率分别预测，实现了利用三个参数并基于构建的物理辐射传输方程高效快速预测输出的大气层顶反射率，具有预测效率高、精准高等优点。

本发明授权基于物理约束反射率深度学习反演方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于物理约束反射率深度学习反演方法，其特征在于：其方法包括： S1、构建结合物理约束、辐射传输的深度神经网络模型，深度神经网络模型包括参数模型和物理反演模型，参数模型包括透过率乘积组合参数子模型、大气本征反射率子模型和大气半球反照率子模型； S2、构建研究区的高光谱遥感样本数据，高光谱遥感样本数据包含对应卫星接收的表观反射率，高光谱遥感样本数据包含透过率乘积组合参数标签数据、大气本征反射率标签数据、大气半球反照率标签数据和大气层顶反射率标签数据，透过率乘积组合参数为地表-传感器总透过率与太阳-地表总透过率的乘积；将高光谱遥感样本数据输入深度神经网络模型，透过率乘积组合参数子模型、大气本征反射率子模型和大气半球反照率子模型分别利用高光谱遥感样本数据进行模型训练；所述物理反演模型利用深度神经网络模型输出的透过率乘积组合参数、大气本征反射率、大气半球反照率按照如下物理约束公式进行模型训练； ，、、为模型参数，为大气层顶反射率； S3、获取研究区的高光谱遥感数据并输入训练好的深度神经网络模型中，深度神经网络模型分别输出透过率乘积组合参数、大气本征反射率、大气半球反照率，接着物理反演模型利用透过率乘积组合参数、大气本征反射率、大气半球反照率输出大气层顶反射率。

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