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龙图腾网获悉青岛浩海网络科技股份有限公司申请的专利基于阴影补偿和U-net的遥感影像城市建筑提取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：CN114005042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111221175.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于阴影补偿和U-net的遥感影像城市建筑提取方法是由逄增伦;孙建;费浩;逄增辉设计研发完成，并于2021-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于阴影补偿和U-net的遥感影像城市建筑提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于阴影补偿和U‑net的遥感影像城市建筑提取方法，包括以下步骤：高分辨率遥感影像的获取和校正；提取多光谱影像的光谱特征和亮度特征，对多光谱影像进行阴影检测和阴影补偿，并进行归一化处理：使用归一化处理后的遥感影像制作训练图像和预测图像，并利用训练图像制作样本数据集；使用样本数据集训练U‑net网络模型，并利用训练好的U‑net网络模型对预测图像进行预测，得到提取建筑轮廓的初步预测图像；利用光谱特征进行水体和植被区域识别，对初步预测图像进行优化。本发明所公开的方法对遥感数据进行了阴影优化，能够有效降低阴影带来的影响，并对深度学习的预测结果使用辅助信息再判决，提高了建筑提取精度。

本发明授权基于阴影补偿和U-net的遥感影像城市建筑提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于阴影补偿和U-net的遥感影像城市建筑提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一，高分辨率遥感影像的获取和校正，得到四波段的多光谱影像； 步骤二，提取多光谱影像的光谱特征和亮度特征，对多光谱影像进行阴影检测和阴影补偿，并进行归一化处理： 步骤三，使用归一化处理后的遥感影像制作训练图像和预测图像，并利用训练图像制作样本数据集； 步骤四，使用样本数据集训练U-net网络模型，并利用训练好的U-net网络模型对预测图像进行预测，得到提取建筑轮廓的初步预测图像； 步骤五，利用光谱特征进行水体和植被区域识别，对提取建筑轮廓的初步预测图像进行优化； 步骤二中，阴影检测的实现方法是根据多光谱影像的光谱特征和亮度特征，将阴影的特征增强并量化，使用阈值判决法，从多光谱影像中初步提取阴影区域，其计算逻辑如下： ； ； ； 其中，NDSI为归一化阴影指数，Y为亮度特征，NDWI为归一化水体指数；Blue代表蓝波段反射率图层，NIR代表近红外波段反射率图层，Green代表绿波段反射率图层，Red代表红波段反射率图层，算式中的加和减都表示波段间运算，Max表示对括号内的三个波段累加得到的反射率图层求最大的像素值，C1，C2和C3分别为各自的判决阈值； 同时满足上述三个不等式所示条件的区域为阴影区域；检测出阴影区域后，生成包含阴影区域和非阴影区域的二值Mask图以便进行下一步阴影补偿； 步骤二中，阴影补偿的方法如下： 首先，遍历生成的二值Mask图，在检测到阴影像元时，以该阴影像元为中心生成3×3大小的窗口，然后再计算该窗口中阴影像元的比例，若该比例大于50%，则扩大窗口尺寸至5×5，7×7，…，直到窗口中阴影像元的比例小于50%；如果窗口边界接触图像边界仍无法满足阴影像元比例小于50%的条件，则停止扩大窗口，将该阴影像元的各波段补偿增益全部设置为1； 然后，在多光谱影像的相同位置获取当前窗口内的像素值，分波段计算补偿增益： ； 其中，m为当前窗口中非阴影像元的数量，n为当前窗口中阴影像元的数量，i的初始值为0，表示b波段上当前窗口内第i个非阴影像元的像素值，表示b波段上当前窗口内第i个阴影像元的像素值； 最后，用得到的补偿增益对阴影区域的各个波段进行阴影补偿，计算公式如下： ； 其中，表示b波段进行阴影补偿后的像素值，为b波段的补偿增益，为b波段的原始像素值。

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