买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于高分辨率高光谱遥感影像的建筑物属性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：CN119295943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411472962.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于高分辨率高光谱遥感影像的建筑物属性提取方法是由肖景妍;姚宜斌;张良;许超钤;孔建;张豹设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高分辨率高光谱遥感影像的建筑物属性提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高分辨率高光谱遥感影像的建筑物属性提取方法，涉及遥感建筑物属性提取技术领域，其包括获取待测城镇地区的大场景高分辨率卫星影像数据和同场景下的高光谱遥感影像数据，对二者进行融合得到高分辨率高光谱融合影像，将高分辨率高光谱融合影像输入Unet深度学习网络模型，裁剪后得到多个单体建筑物子影像；将单体建筑物子影像输入整体边缘注意力转换器，得到屋顶面边缘结构线，将屋顶面像素的光谱数据与待测城镇地区建筑物屋顶材质光谱数据库进行匹配，得到建筑物属性，综合所有子影像得到待测城镇的建筑物属性。本发明可以方便快速实现建筑物屋顶提取、材质识别和用途确定。

本发明授权一种基于高分辨率高光谱遥感影像的建筑物属性提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高分辨率高光谱遥感影像的建筑物属性提取方法，其特征在于，包括： 获取待测城镇地区的大场景高分辨率卫星影像数据和同场景下的高光谱遥感影像数据； 将大场景高分辨率卫星影像数据和同场景下的高光谱遥感影像数据进行图像融合得到高分辨率高光谱融合影像； 将高分辨率高光谱融合影像输入预训练的Unet深度学习网络模型进行建筑物的检测与提取，裁剪后输出得到多个单体建筑物子影像； 将单体建筑物子影像输入整体边缘注意力转换器进行建筑物屋顶外轮廓的提取，输出得到屋顶面边缘结构线，其中，所述整体边缘注意力转换器包括骨干网络和角点检测器，所述骨干网络为Resnet，其输出端与图像特征编码器的输入端连接，所述角点检测器的输出端与位置编码器的输入端连接，所述位置编码器的输出端和所述图像特征编码器的输出端与特征融合模块的输入端连接，所述特征融合模块的输出端与边缘滤波器的输入端连接，所述边缘滤波器的输出端分别与图像感知解码器连接； 所述角点检测器用于由高分辨率高光谱融合影像中获取一组候选角点，其中，每一对候选角点构成一条候选边； 所述位置编码器用于对所述候选边进行初始化，得到候选边的边缘位置特征； 所述特征融合模块包括相连接的加法归一化层和前馈网络模型，其用于对所述候选边的边缘位置特征和图像编码器输出的图像特征进行融合，并将融合后的候选边作为融合节点； 所述边缘滤波器用于计算所述融合节点的置信度分数，并根据置信度分数筛选得到置信度分数高于预设阈值的融合节点； 所述图像感知解码器用于将置信度分数高于预设阈值的融合节点作为Transfomer节点，组合全部Transfomer节点输出得到屋顶面边缘结构线； 根据屋顶面边缘结构线在单体建筑物子影像中的像素位置坐标和边缘结构线的拓扑连接关系，提取得到屋顶面像素的光谱数据； 将屋顶面像素的光谱数据与待测城镇地区建筑物屋顶材质光谱数据库进行匹配，识别得到建筑物屋顶材质，并根据建筑物屋顶材质推断得到建筑物属性，具体包括： 将光谱数据视为多维空间的矢量，计算屋顶面的光谱数据与待测城镇地区建筑物屋顶材质光谱数据库中已知屋顶材质光谱数据之间矢量的光谱夹角； 与屋顶面的光谱数据向量的光谱夹角最小的已知屋顶材质光谱数据即为同类屋顶材质，得到屋顶材质； 根据屋顶材质与房屋用途的关联特征进行推断，得到建筑物属性，所述建筑物属性包括屋顶轮廓、屋顶材质标签和房屋使用属性推断标签； 根据单体建筑物子影像的位置信息，将所有单体建筑物子影像进行拼接融合得到待测城镇地区的建筑物属性。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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”。