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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;广西科技大学申请的专利一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演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：CN115984684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211517470.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演方法是由耿佃强;谢先明设计研发完成，并于2022-11-29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多通道InSAR高程反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演方法，包括创建连续地形和突变地形数据集；将创建的数据集放入多通道特征连接与融合网络中进行训练；将待反演的多通道干涉图放入已经训练好的多通道神经网络模型中得出反演的真实高程图像。该方法设计出一种多通道特征连接与融合网络，将其用于建立多幅干涉图和对应高程图的直接映射关系。网络中采用融合了注意力机制的残差单元，用密集连接的方式实现多通道特征复用，加强了特征图的传播，提高了网络对多幅干涉图信息的融合能力。经过不同地形的干涉图高程反演实验，其结果表明该方法可以同时反演出连续地形和突变地形的高程图，具备良好的鲁棒性和稳健性，具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，创建单通道连续地形和突变地形的高程图，由两种地形的高程图形成多通道干涉图，从而得到包含多通道干涉图和单通道高程图的数据集； S2，将S1得到的数据集放入多通道特征连接与融合网络模型中进行训练，得到训练完成的权值； S2所述的多通道特征连接与融合网络模型，其主体结构分为三个横向通道和四个纵向网络块， 三个横向通道为对称结构，接收三幅干涉图并形成各自的干涉图处理通道；横向来看，三个通道是并行的网络层，网络结构相同，分别提取三通道干涉图的有用信息； 四个纵向网络块联通不同干涉图通道并加以整合，最终输出高程图；纵向来看，四个网络块中前三个网络块作为主要的三通道干涉图处理模块，一个网络块中以卷积层、嵌入注意力机制的残差网络层和卷积层为一个通道的处理单元，三个通道都以此单元处理不同的干涉图信息，由通道合并形成多通道特征融合，三个网络块之间通过串行和跳跃连接的方式实现了多通道级联以及密集连接，加强了特征图的重用和不同干涉图通道间的联系；第四个网络块是三个连续的卷积层，将特征图整合处理，输出为单通道的高程图像； S3，将待反演的包含连续地形和突变地形的多通道干涉图放入已训练好的多通道特征连接与融合网络模型中，得出反演的高程图像。

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