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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质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：CN117079071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310977804.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质是由汪浩然;任仲乐;侯彪;王凯;宁家伟;任博;杨晨;焦李成设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质，方法包括：数据采集、数据增强、网络训练、结果预测和性能评估；系统、设备及介质：用于实现一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法；本发明通过使用多尺度特征提取的方法，并加以适合SAR影像农田语义分割的数据增强策略，解决了训练样本少、标注质量低等问题，提升了模型在有监督下农田提取的性能以及其泛化性能。

本发明授权一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，数据采集：采集不同场景下的不同成像参数和不同成像设备的相似分辨率SAR影像，所述SAR影像为农田覆盖区影像，所述农田覆盖区影像中包括农田区和非农田区；将每个场景的农田覆盖区影像进行剪裁，得到图像块，随机选取相同数量的图像块作为样本，组成训练数据集； 步骤2，数据增强：对步骤1训练数据集中的每个图像块设置标签，计算每个图像块中的农田占比，对农田占比超过设定阈值的图像块进行数据增强； 步骤3，网络训练：将步骤2数据增强后的图像块输入到多尺度特征提取编码器网络E，提取图像块的多尺度特征；将提取到的图像块多尺度特征输入解码器网络D进行训练，得到预测结果图，同时更新编码器网络和解码器网络参数，直至满足训练终止条件，得到训练好的网络模型； 所述步骤3中的多尺度特征提取编码器网络E由四个Transformer模块组成； 前两个Transformer模块用于提取图像块高分辨率的粗粒度特征； 后两个Transformer模块用于提取图像块高分辨率的细粒度特征； 所述Transformer模块由重叠补丁合并模块、自注意力模块和混合FFN模块依次连接组合而成； 重叠补丁合并模块：用于对输入图像块进行分块，并得到多个补丁的特征图，通过设置补丁大小、相邻补丁间步幅大小、填充大小来实现重叠补丁合并； 自注意力模块：用于对多个补丁的特征图进行更深层次的特征提取，得到高级特征图； 混合FFN模块：用于为Transformer模块提供位置编码信息，由一个3*3的深度卷积层和一个MLP层组成； 步骤4，结果预测：采集待预测的SAR影像，对待预测的SAR影像依次进行剪裁、标签设置和数据增强，得到待预测图像块，将待预测图像块输入训练好的网络模型中进行预测，得到农田预测结果图； 步骤5，性能评估：利用步骤4得到的农田预测结果图与待预测的SAR影像的标签图计算类别评价指标和整体评价指标，评估网络性能。

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