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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利面向多时相遥感数据的耕地资源智能监测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：CN116563709B 。

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：202310534675.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权面向多时相遥感数据的耕地资源智能监测方法是由王宇泽;陶超;胡傲然;李海峰设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多时相遥感数据的耕地资源智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感技术领域，公开了面向多时相遥感数据的耕地资源智能监测方法，包括：构建光谱注意力模块，提高耕地敏感波段重要性，降低其他波段干扰；优化基于自注意力机制的时序特征提取模块，改进L_TAE注意力机制，将固定式位置编码替换为可学习式位置编码；模块组合与基本模型设计，使用U_TAE网络架构作为基础框架，将光谱注意力模块与优化后的时序注意力模块插入到网络框架中，构成基础多时相语义分割网络框架；构建基于掩码‑蒸馏的特征重建策略；耕地覆盖制图。本发明加强模型对于敏感波段的关注而降低其他波段造成的噪声影响；提高多时相模型对于时序数据不完整情况的鲁棒性，让模型能够更好的适应复杂多变的耕地监测环境。

本发明授权面向多时相遥感数据的耕地资源智能监测方法在权利要求书中公布了：1.面向多时相遥感数据的耕地资源智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建光谱注意力模块，提高耕地敏感波段重要性，降低其他波段干扰； 步骤2：优化基于自注意力机制的时序特征提取模块，改进原有L_TAE注意力机制，将原有固定式位置编码替换为可学习式位置编码，从而挖掘农作物物候属性与人工农业活动模式影响下的时序特征，进行建模； 步骤3：模块组合与基本模型设计，使用U_TAE网络架构作为基础框架，将光谱注意力模块与优化后的时序注意力模块插入到网络框架中，构成基础多时相语义分割网络框架； 步骤4：构建基于掩码-蒸馏的特征重建策略，提高模型对于时序数据不完整情况下的鲁棒性； 步骤5：耕地覆盖制图； 其中，构建光谱注意力模块具体包括：步骤101：将时序多光谱数据定义为大小为T×C×H×W大小的向量X，且时间序列向量X由T个C×H×W大小的元素xt组成，其中T代表时间序列长度，C代表通道数，H代表影像长度，W代表影像宽度； 步骤102：将xt进行最大池化与平均池化，从而在多个角度对样本的每个波段进行概括性描述； 步骤103：利用自注意力机制分别对上述特征进行操作，即利用三个独立的1*1大小的卷积conv_K、conv_Q、conv_V对输入特征分别进行映射构建key、Query,Value，并利用key与Query的矩阵相乘获取其通道注意力，然后与值相乘获得加权后特征fMax_out与fAvg_out从而获得其各个波段间的相互关系； 步骤104：将所得fMax_out与fAvg_out相加并进行归一化已得到最终特征向量Xc其大小与X原有大小相同，为T×C×H×W。

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