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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所申请的专利一种面向宽谱段卫星光学遥感影像的溢油表征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：CN120318611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510811757.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向宽谱段卫星光学遥感影像的溢油表征方法及系统是由马毅;杜凯;姜宗辰设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向宽谱段卫星光学遥感影像的溢油表征方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于海洋溢油检测技术领域，公开了一种面向宽谱段卫星光学遥感影像的溢油表征方法及系统。该方法构建等效溢油量分布归一化模型，获取溢油像素的不同尺度的特征信息，利用自注意力模块对溢油像素的不同尺度的特征信息进行交互式融合，再通过双线性插值对多组特征图进行缩放，得到多个等效溢油量分布图，并输出融合特征，然后通过串联融合这些特征，并应用Focal‑Log‑CoshLoss函数生成最终的显著性概率图结果，进行试验验证。本发明能够准确检测溢油的空间分布，并能够有效估算乳化和未乳化溢油的等效相对浓度，其检测精度显著优于传统方法。

本发明授权一种面向宽谱段卫星光学遥感影像的溢油表征方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向宽谱段卫星光学遥感影像的溢油表征方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，构建等效溢油量分布归一化模型，获取溢油像素的不同尺度的特征信息，包括：获取相对未乳化溢油NEOS的归一化厚度、相对油水乳化物OE归一化油浓度、未乳化溢油NEOS像素的总油体积和油水乳化物OE像素总油体积； S2，构建等效溢油量分布深度学习表征模型：利用自注意力模块对溢油像素的不同尺度的特征信息进行交互式融合，再通过双线性插值对多组特征图进行缩放，得到多个等效溢油量分布图，并输出融合特征，然后通过串联融合这些特征，应用Focal-Log-CoshLoss函数生成最终的显著性概率图结果； S3，利用生成的显著性概率图结果，在多个典型海域进行溢油的空间分布，估算乳化和未乳化溢油的相对浓度的试验验证； 步骤S2中，自注意力模块采用多尺度特征提取模块，引入RSU模块作为主干网络；RSU模块采用中间特征图而不是输入图像作为输入学习和编码深层多尺度特征；扩张卷积用于提高每层的深度特征分辨率，对于浅层，仅将最后一个卷积替换为扩张卷积；对于深层，所有卷积被具有不同扩张率的扩张卷积所取代；RSU模块中引入池化操作；RSU主干U的特征定义为： ； 其中，是中间特征图，为扩张卷积的输出，为扩张卷积； ； 其中，代表个基于扩张的卷积模式，；为RSU的输出，为激活函数ReLU，为个基于扩张的卷积的输出。

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