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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利基于联合可信学习的遥感图像场景分类方法和系统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：CN119478665B 。

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：202411453129.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于联合可信学习的遥感图像场景分类方法和系统是由司凌宇;董洪伟;张睿恒;强文文设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合可信学习的遥感图像场景分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能监控技术与遥感探测交叉技术领域，涉及一种基于联合可信学习的遥感图像场景分类方法和系统。本发明包括遥感图像采集设备和数据处理器，数据处理器包括生成式特征提取模块、判别式特征提取模块、不确定性量化模块和可信决策融合模块。该方法包括：获取目标区域的遥感场景图像；对获取的遥感场景图像提取生成式特征和判别式特征；使用基于主观逻辑理论的不确定性量化方法对生成式特征和判别式特征中对于场景分类所包含的不确定性进行估计；根据不确定性量化结果，使用基于D‑S证据理论组合规则的决策级融合方法对遥感场景图像中的场景进行分类。本发明能够快速准确地分类遥感图像中的目标场景，提高了系统的智能监控能力。

本发明授权基于联合可信学习的遥感图像场景分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联合可信学习的遥感图像场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 对目标区域进行探测，获取目标区域的遥感场景图像； 对获取的目标区域的遥感场景图像提取生成式特征和判别式特征； 使用基于主观逻辑理论的不确定性量化方法，对生成式特征和判别式特征中对于场景分类所包含的不确定性进行估计； 根据不确定性量化结果，使用基于D-S证据理论组合规则的决策级融合方法对遥感场景图像中的场景进行分类； 所述基于主观逻辑理论的不确定性量化方法的步骤包括： 首先，计算生成式特征和判别式特征所得到的分类证据： egx＝log1+expfgx,edx＝log1+expfdx； 然后，利用证据egx,edx来计算生成式特征和判别式特征的信念质量b和总体不确定性u： ugxi＝KSgxi,udxi＝KSdxi，其中从而 将迪利克雷分布的参数α表示为其中，表示输入xi时生成式模型对第j个类别预测结果的置信度，K表示类别总数，表示输入xi时生成式模型对第j个类别预测结果的证据，表示输入xi时判别式模型对第j个类别预测结果的置信度，表示输入xi时判别式模型对第j个类别预测结果的证据，ugxi表示输入xi时生成式模型预测的不确定性，udxi表示输入xi时判别式模型预测的不确定性； 然后，优化不确定性量化模型的损失函数： 其中，ψ·为双伽马函数，yij为标签yi的第j个维度，和分别为输入样本xi后计算得到参数αg和αd的第j个维度；使用模型优化算法优化L，促使不确定性量化模块从生成式特征和判别式特征中学习并量化特征对于遥感图像场景识别结果的不确定性和

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