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龙图腾网恭喜成都信息工程大学申请的专利一种对真实场景添加气候的深度学习三维气候模拟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：CN120088383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510561680.2，技术领域涉及：G06T15/02；该发明授权一种对真实场景添加气候的深度学习三维气候模拟方法是由吴锡;丁凯乐;袁霞;王天琦;于建涛设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对真实场景添加气候的深度学习三维气候模拟方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种对真实场景添加气候的深度学习三维气候模拟方法，属于图像处理领域，包括：输入真实场景图像到jittor框架，真实场景图像的每个像素发射一条射线，对每条射线采样，得到采样点和方向并进行编码，送入神经辐射场中预测每个采样点的颜色值和密度值，将神经辐射场预测出来的参数代入到渲染方程中再输入到体渲染中，从而将采样点的颜色、深度和不透明度保留下来；对输入的气象灾害图片进行气象灾害元素分割，重建对应气象灾害的气象场景；将场景前面两步得到的最终场景进行融合，实现效果模拟。本发明通过三维重建技术，能够直观展现气象灾害对环境的影响，使用户在视觉上感受到灾害情境，极大增强了数据可视化效果和传播效率。

本发明授权一种对真实场景添加气候的深度学习三维气候模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种对真实场景添加气候的深度学习三维气候模拟方法，其特征在于：所述模拟方法包括： 场景重建步骤、输入真实场景图像到jittor框架，真实场景图像的每个像素发射一条射线，对获取的每条射线采样，得到采样点xyzs和方向dirs，对采样点xyzs和方向dirs使用基于jittor实现的instantNGP编码器进行编码，送入神经辐射场中预测每个采样点的颜色值和密度值，将神经辐射场预测出来的参数代入到渲染方程中再输入到体渲染中，从而将采样点的颜色、深度和不透明度保留下来，实现场景重建； 气象模拟步骤、输入气象灾害图片到ResUnet框架进行气象灾害元素分割，以此重建对应气象灾害的气象场景； 场景融合步骤、将场景重建步骤和气象模拟步骤得到的最终场景进行融合，得到气候模拟图； 所述射线采样包括： 将空间划分由第一网格和第二网格组成的三维网格，当为第一采样步长时，使用第一网格来捕捉场景的主体结构，当为第二采样步长时，使用第二网格进行采样来捕捉场景的细节，并将第一网格和第二网格与网格密度进行关联，采样点集中在密度值大于设定值的网格中，以确保在密度值大于设定值的区域进行更多采样，第一采样步长大于第二采样步长； 计算图片场景框包围盒与射线的位置关系，得到，当大于，射线与包围盒没有交集；如果小于0，射线在包围盒后面，也没有交集，记录射线与包围盒存在交点时的和，将射线起点设为，当t大于或采样点达到预设值时结束采样，t表示射线沿其路径的步长参数，表示包围盒在x轴方向上的最小值与射线的位置关系，表示包围盒在x轴方向上的最大值与射线的位置关系，和分别表示包围盒在x轴方向上的最小值和最大值，表示射线的起点在x轴的坐标，表示射线的方向向量在x轴的分量； 计算采样步长的大小来选择第一网格或第二网格，根据网格中的密度分布控制采样点始终处于密度值大于设定值的区域，记录每条射线上第n个采样点位置的t值到ts数组中，进而得到采样点xyzs的三维坐标和对应的方向dirs，n表示采样点的个数，ts表示数组； 所述气象模拟步骤包括：沙尘暴气象模拟和洪水气象模拟； 所述沙尘暴气象模拟包括：根据深度、不透明度以及累计效应函数，根据朗伯比尔定律构建沙尘暴颜色和沙尘暴密度，并根据体渲染进行积分，得到只有沙尘暴的沙尘暴场景颜色值图片，与图片结合得到沙尘暴气候模拟； 所述洪水气象模拟包括：根据深度和水平面的中心点以及法线向量，计算出图片水面掩码以及交点处深度值，得到水面交点，通过谱方法将水面交点模拟出水面波浪所需的波浪点以及波浪法线，通过菲涅尔效应计算这些波浪点在水面的反射系数，同时将得到的反射射线送入射线采样，得到图片水平面交点反射颜色，根据水面掩码、射线反射率、水体颜色和图像颜色组成得到洪水气候模拟。

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