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龙图腾网获悉长春吉电能源科技有限公司;吉林高分遥感应用研究院有限公司;江西中电投新能源发电有限公司申请的专利一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法及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：CN115937702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211522668.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法及系统是由许兆鹏;刘瓦;崔立业;陈楠;王磊;田宇;曹国庆;吕相南;叶棚超;张旭晴;王蕴琦设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法及系统，涉及遥感影像提取领域，方法包括：获取黄土高原的第一遥感图像；对所述第一遥感图像进行预处理，得到第二遥感图像；根据所述第二遥感图像构建数据集；构建基于双端输入的深度学习模型，所述深度学习模型用于对黄土高原的侵蚀沟信息进行提取；利用所述数据集对所述深度学习模型进行训练，得到训练后的深度学习模型；获取待测的黄土高原第三遥感图像；利用所述训练后的深度学习模型对所述第三遥感图像进行侵蚀沟提取。本发明能够获取高精度侵蚀沟信息提取结果。

本发明授权一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法，其特征在于，所述基于深度学习的黄土高原侵蚀沟提取方法包括： 获取黄土高原的第一遥感图像； 对所述第一遥感图像进行预处理，得到第二遥感图像； 根据所述第二遥感图像构建数据集； 构建基于双端输入的深度学习模型，所述深度学习模型用于对黄土高原的侵蚀沟信息进行提取； 利用所述数据集对所述深度学习模型进行训练，得到训练后的深度学习模型； 获取待测的黄土高原第三遥感图像； 利用所述训练后的深度学习模型对所述第三遥感图像进行侵蚀沟提取； 所述数据集包括第二遥感图像和所述第二遥感图像的DEM、坡度、边缘信息以及纹理信息； 利用Canny边缘检测算子提取所述第二遥感图像的边缘信息； 基于灰度共生矩阵计算所述第二遥感图像的纹理信息；所述纹理信息包括逆差距、对比度和能量； 所述深度学习模型包括第一输入端，第二输入端和输出端； 所述第一输入端和第二输入端分别包括依次连接的五个编码器模块，所述输出端包括依次连接的五个解码器模块； 所述第一输入端和第二输入端的编码器模块均与所述输出端的解码器模块对应连接； 所述第一输入端用于输入第二遥感图像，所述第二输入端用于输入DEM、坡度、边缘信息以及纹理信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春吉电能源科技有限公司;吉林高分遥感应用研究院有限公司;江西中电投新能源发电有限公司，其通讯地址为：130000 吉林省长春高新技术产业开发区超达大路6199号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。