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龙图腾网恭喜中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于条件生成对抗网络的高分辨率气溶胶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：CN113988153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202111120841.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于条件生成对抗网络的高分辨率气溶胶估算方法是由刘鹏;张罗;赵灵军;何国金;马艳;陈腊娇设计研发完成，并于2021-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件生成对抗网络的高分辨率气溶胶估算方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于条件生成对抗网络的高分辨率气溶胶估算方法，包括：构建条件生成对抗网络，条件生成对抗网络包括生成器网络和判别器网络；生成器网络通过初步分辨率提升和细节质量提升两个阶段对输入图像进行分辨率的提升；构建样本集，样本集包括原始高分辨率AOD图像、环境特征数据、估计高分辨率AOD图像和低分辨率AOD图像；通过样本集对生成器网络进行训练，训练好的生成器网络用于对待处理的低分辨率AOD图像进行高分辨率AOD图像的估计；其中，将低分辨率AOD图像作为空间条件，将环境特征数据作为环境条件对生成器网络进行训练。本发明能够实现对高分辨率AOD图像的准确估算。

本发明授权基于条件生成对抗网络的高分辨率气溶胶估算方法在权利要求书中公布了：1.基于条件生成对抗网络的高分辨率气溶胶估算方法，其特征在于，包括：构建条件生成对抗网络，所述条件生成对抗网络包括生成器网络和判别器网络；所述生成器网络通过两个阶段对输入图像进行分辨率的提升，其中，第一个阶段对所述输入图像进行初步分辨率提升，第二个阶段对初步分辨率提升后的所述输入图像进行细节质量提升；构建样本集，所述样本集包括原始高分辨率AOD图像、环境特征数据、估计高分辨率AOD图像和低分辨率AOD图像；其中，所述低分辨率AOD图像通过对所述原始高分辨率AOD图像进行降采样得到；所述估计高分辨率AOD图像通过将所述低分辨率AOD图像和所述环境特征数据输入至所述生成器网络得到；通过所述样本集对所述生成器网络进行训练，得到训练好的所述生成器网络，训练好的所述生成器网络用于对待处理的低分辨率AOD图像进行高分辨率AOD图像的估计；其中，将所述低分辨率AOD图像作为空间条件，将所述环境特征数据作为环境条件对所述生成器网络进行训练；训练过程中，将所述样本集输入所述判别器网络，根据所述判别器网络的输出对所述生成器网络进行监督训练；满足预设条件，则得到训练好的所述生成器网络，否则，对所述生成器网络进行参数调整，并基于损失函数对所述生成器网络进行二次训练；其中，得到训练好的所述生成器网络之后，还包括：获取待处理的低分辨率AOD图像，将所述待处理的低分辨率AOD图像和相应的所述环境特征数据输入训练好的所述生成器网络，得到高分辨率AOD图像；其中，所述样本集中的所述原始高分辨率AOD图像采用高空间、低时间分辨率的MODISAOD数据；所述待处理的低分辨率AOD图像采用低空间、高时间分辨率的HimawariAOD数据，得到的所述高分辨率AOD图像为高空间、高时间分辨率的AOD估算数据；所述生成器网络包括依次连接的编-解码器网络、残差网络；所述编-解码器网络用于输入所述低分辨率AOD图像，并根据所述低分辨率AOD图像生成第一高分辨率AOD图像，完成所述低分辨率AOD图像的初步分辨率提升；所述残差网络用于输入所述第一高分辨率AOD图像和所述环境特征数据，根据所述环境特征数据对所述第一高分辨率AOD图像进行修正，得到所述估计高分辨率AOD图像，完成所述低分辨率AOD图像细节质量的提升。

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