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龙图腾网获悉天勰力(山东)卫星技术有限公司申请的专利一种基于夜间灯光影像的碳排放遥感估算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：CN118608168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410751709.9，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于夜间灯光影像的碳排放遥感估算方法是由陈子健;荣延寿;李彩;赵洪祥设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于夜间灯光影像的碳排放遥感估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于夜间灯光影像的碳排放遥感估算方法，包括：获取夜间灯光影像，对夜间灯光影像进行预处理；通过聚类方法对预处理后的夜间灯光影像进行粗划分，得到目标区域，对目标区域进行分割，得到不同等级的区域分布图；通过AI模型对夜间灯光影像及不同等级的区域分布图进行处理，生成碳排放量分布图。

本发明授权一种基于夜间灯光影像的碳排放遥感估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于夜间灯光影像的碳排放遥感估算方法，其特征在于，包括：获取夜间灯光影像，对夜间灯光影像进行预处理；通过聚类方法对预处理后的夜间灯光影像进行粗划分，得到目标区域，对目标区域进行分割，得到不同等级的区域分布图；通过AI模型对夜间灯光影像及不同等级的区域分布图进行处理，生成碳排放量分布图；所述AI模型包括输入层、特征编码器、Softmax分类器输出层；输入层的输出端与特征编码器的输入端级联，特征编码器的输出端与Softmax分类器输入层级联；其中特征编码器包括顺次级联的第一卷积层、第一归一化层、第一ReLU激活层、第二卷积层、第二归一化层、第二ReLU激活层、第三卷积层、第三归一化层、第三ReLU激活层；Softmax分类器包括全局平均池化层、完全连接层和Softmax层；所述AI模型通过交叉损失函数进行训练；AI模型训练具体包括：利用权重初始化方法对AI模型的权重参数集进行初始化，以对AI模型初始化；构建AI模型的交叉熵损失函数；将训练集作为第一卷积层的输入特征数据，输入特征数据包括夜间灯光影像中像素DN值矩阵和区域划分数据中每个区域的标号矩阵，计算第一卷积层输出特征数据，并输出至第一卷积层的第i个输出特征映射图数据 其中，WM1为第一卷积层中的卷积滤波器矩阵，该矩阵中的元素是权重集Θ中权重，*表示卷积操作；将第一卷积层输出特征数据结果作为AI模型中的第一归一化层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第n个输出特征映射图数据式中，表示第k个训练样本特征的第一归一化层输出特征数据，fCBN·为归一化操作；将第一归一化层输出特征数据结果作为AI模型中的第一ReLU激活层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第i个输出特征映射图数据其中，fRELU·是修正线性单元ReLU激活函数；将第一RELU激活层作为第二卷积层的输入特征数据，计算第二卷积层输出特征数据，并输出至第二卷积层的第i个输出特征映射图数据 其中，WM2为第二卷积层中的卷积滤波器矩阵，该矩阵中的元素是权重集Θ中权重，*表示卷积操作；将第二卷积层输出特征数据结果作为AI模型中的第二归一化层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第n个输出特征映射图数据式中，表示第k个训练样本特征的第二归一化层输出特征数据，fCBN·为归一化操作；将第二归一化层输出特征数据结果作为AI模型中的第一激活层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第i个输出特征映射图数据其中，fReLU·是修正线性单元ReLU激活函数；将第二RELU激活层作为第二卷积层的输入特征数据，计算第三卷积层输出特征数据，并输出至第三卷积层的第i个输出特征映射图数据其中，WM3为第三卷积层中的卷积滤波器矩阵，该矩阵中的元素是权重集Θ中权重，*表示卷积操作；将第三卷积层输出特征数据结果作为AI模型中的第三归一化层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第i个输出特征映射图数据式中，fib3表示第i个训练样本特征的第三归一化层输出特征数据，fCBN·为归一化操作；将第三归一化层输出特征数据结果作为AI模型中的第三激活层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第i个输出特征映射图数据fip3；fip3＝fReLUfib2其中，fReLU·是修正线性单元ReLU激活函数；将第三ReLU激活层输出特征数据结果作为Softmax分类器中的全局平均池化层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第i个输出特征映射图数据 其中，fCGAP·为全局平均池化操作；将全局平均池化层输出特征数据结果作为Softmax分类器中的完全连接层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第i个输出特征映射图数据 其中，fCFC·为完全连接层操作；将完全连接层输出特征数据结果作为Softmax分类器中的Softmax层的第i个输入特征映射图数据，按照下式计算该层的第i个输出特征映射图数据pi； 其中，pk表示第i个训练样本特征的Softmax分类器输出层的输出预测即碳排放量对应的分布矩阵，其矩阵元素位置对应碳排放量分布图中像素位置，fCSoftmax·为Softmax函数。

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