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龙图腾网获悉中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利一种高分辨率遥感图像城市不透水面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：CN120107784B 。

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：202510162910.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种高分辨率遥感图像城市不透水面提取方法是由夏玮;杨昭颖;蒋校;丁梓越;冯磊;张丹丹;陈理设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率遥感图像城市不透水面提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高分辨率遥感图像城市不透水面提取方法，涉及不透水面遥感提取技术领域。包括：获取待分析区域高空间分辨率遥感数据；结合不透水面特点制作样本数据集；改善样本数据集中不平衡样本数据分布质量，得到高质量样本数据集，分为训练集和测试集；构建特征融合的深度卷积神经网络语义分割模型；将训练集输入到语义分割模型中进行模型训练，得到训练好的语义分割模型；将测试集输入到训练好的语义分割模型中进行地物分类，生成区域密集语义的城市地物类别分类结果；采用多尺度分割和知识分层模型的阴影区不透水面提取方案，最终集成非阴影区与阴影区的不透水面提取结果，得到城市不透水面分布。本发明能提高不透水面提取精度。

本发明授权一种高分辨率遥感图像城市不透水面提取方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率遥感图像城市不透水面提取方法，其特征在于，包括： S1、获取待分析区域的高空间分辨率遥感数据、高精度DSM数据和开源POI地理空间数据； S2、结合城市不透水面的特点制作样本数据集； S3、利用数据增强和混合采样技术提高样本数据集中不平衡样本数据的分布质量，得到高质量样本数据集，将高质量样本数据集分为训练集和测试集； S4、构建特征融合的深度卷积神经网络语义分割模型； S4中，以ResNet50残差网络和VGG-16卷积神经网络为基础，构建特征融合的深度卷积神经网络语义分割模型，特征融合的深度卷积神经网络语义分割模型包括：编码模块、解码模块、Softmax层； 编码模块采用双通道结构，第一通道采用ResNet50残差网络作为骨架网络，结合空洞卷积提取特征，获得RGB图像特征；第二通道为NDVI数据和NDWI数据输入的分支网络，利用VGG-16卷积神经网络的5个卷积层作为骨架主干，通过四次2倍采样后最终生成16倍降采样的特征输出，获得光谱指数特征，采用输入多个向量在指定的轴上的堆叠粘结融合方法，显式地建立了RGB图像特征与光谱指数特征NDVI和NDWI多特征映射之间的相关性； 解码模块，采用多步解码器，解码阶段每一层输入包含了上一层反卷积的输出，同时包含对应层编码阶段卷积输出，逐步将特征映射恢复到原始分辨率；引入全局-局部Transformer块，Transformer块由高效全局-局部注意力机制、多层感知器、两个批归一化操作和两个加和操作组成； S5、将训练集输入到特征融合的深度卷积神经网络语义分割模型中进行模型训练，得到训练好的特征融合的深度卷积神经网络语义分割模型； S6、将测试集输入到训练好的特征融合的深度卷积神经网络语义分割模型中进行地物分类，生成区域密集语义的城市地物类别分类结果； S7、采用多尺度分割和知识分层模型的阴影区不透水面提取方案，并集成非阴影区与阴影区的不透水面提取结果，得到最终的城市不透水面分布。

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