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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种遥感影像不透水面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：CN115147727B 。

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：202210625199.1，技术领域涉及：G06F16/00；该发明授权一种遥感影像不透水面提取方法及系统是由李文楷;胡晓梅;刘子越;李佳豪;黄伟钧设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像不透水面提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感影像不透水面提取方法及系统，该方法包括：获取语义分割数据集并进行预处理，得到预处理数据；基于预处理数据构建语义分割模型；将正样本‑背景样本学习算法与语义分割模型进行耦合，得到迁移算法模型；基于迁移算法模型对待测图像进行域匹配，完成不透水面提取。该系统包括：预处理模块、基础模型构建模块、耦合模块和提取模块。通过使用本发明，能够在小样本数据集训练下实现高精度的城市不透水面提取。本发明作为一种遥感影像不透水面提取方法及系统，可广泛应用于图像处理领域。

本发明授权一种遥感影像不透水面提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像不透水面提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取语义分割数据集并进行预处理，得到预处理数据； 基于预处理数据构建语义分割模型； 将正样本-背景样本学习算法与语义分割模型进行耦合，得到迁移算法模型； 基于迁移算法模型对待测图像进行域匹配，完成不透水面提取； 所述将正样本-背景样本学习算法与语义分割模型进行耦合，得到迁移算法模型这一步骤，其具体包括： 将不透水面特征定义为正样本并在图像中随机采集背景样本，得到样本数据； 所述背景样本包括正样本和负样本； 将样本数据送入语义分割模型模拟正样本与负样本之间的非线性分割函数； 基于预训练的分类器输出图像每个像素点分类的概率值,并利用校正系数对概率值进行校正，得到预测值； 通过约束正则化后的交叉熵损失函数计算预测值与真值之间的误差，并进行梯度反向传播，优化域匹配参数和校正系数直至损失函数收敛，得到迁移算法模型； 所述正样本-背景样本学习算法具体如下： 目标样本定义为正样本，未知样本定义为背景样本，引入校正系数，所述校正系数的表达式表示如下： 其中，n1为标记正样本数量，n0为背景样本中正样本数量； 所述损失函数公式表示如下： 上式中，n表示样本数量，i表示第几个样本，si表示样本的标签，xi表示预测变量，λ表示L2正则化参数，fx,ω表示正-负样本分割函数，c表示校正系数，Pmax表示属于正类别的理论最大概率值； 基于正样本-背景样本数据，通过最小化损失函数，推测出最优参数。

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