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龙图腾网获悉陕西龙翔四维空间信息科技有限公司申请的专利一种多光谱与可见光影像自动化地物分类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：CN120071203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510535355.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种多光谱与可见光影像自动化地物分类系统是由耿佳;耿宏锁;张立祥;马超;蔺向向;金苏侠;许雪琴;崔强飞;符银娜;陈娟设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多光谱与可见光影像自动化地物分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多光谱与可见光影像自动化地物分类系统，涉及遥感与图像处理技术领域，包括地物数据采集模块、地物特征提取模块、地物分类模块、类别仲裁模块和类别映射模块；地物数据采集并预处理后，特征提取模块提取多光谱与可见光特征，地物分类模块构建模型输出各类地物概率分布，类别仲裁模块智能决策输出最终类别，类别映射模块生成地物分类专题图和报表，并设定报警阈值与反馈指令。本发明实现了多光谱与可见光影像的高效融合与自动化地物分类，提高了分类精度与效率，通过智能决策仲裁，减少了分类误差，生成的专题图与报表直观易用，报警阈值与反馈指令设定增强了地物变化的监测与响应能力，具有广泛的应用前景与价值。

本发明授权一种多光谱与可见光影像自动化地物分类系统在权利要求书中公布了：1.一种多光谱与可见光影像自动化地物分类系统，其特征在于：包括地物数据采集模块、地物特征提取模块、地物分类模块、类别仲裁模块和类别映射模块； 所述地物数据采集模块，采集并预处理地物多光谱数据和可见光RGB影像数据； 所述地物特征提取模块，基于预处理后的地物多光谱数据和可见光RGB影像数据，提取多光谱特征和可见光特征； 所述地物分类模块，综合多光谱特征和可见光特征，构建光谱分类模型、空间分类模型和地物分类模型，输出植被、土壤、水体、建筑、道路和裸地概率分布，以及融合概率； 所述类别仲裁模块，根据植被、土壤、水体、建筑、道路和裸地概率分布，以及融合概率，进行智能决策仲裁，输出最终类别； 所述类别映射模块，将最终类别映射至地理信息系统，生成地物分类专题图，预设规则以导出分类统计报表，设定地物类别面积变化率报警阈值，并生成反馈指令； 所述地物分类模块中，构建地物分类模型，输出融合概率的过程包括： 将光谱分类模型输出的植被、土壤和水体概率分布，空间分类模型输出的建筑、道路和裸地概率分布合并为六维联合特征向量F，引入门控融合单元，动态计算光谱与空间特征的贡献权重，构建地物分类模型，输出融合概率； 所述类别仲裁模块中，进行智能决策仲裁，输出最终类别的过程包括： 设定语义兼容规则，植被、水体不可与建筑共存，道路、裸地不可与水体共存，当融合概率中任一类别概率达到0.9时直接输出结果，对融合概率未达0.9的区域，若光谱分类模型与空间分类模型的输出结果符合语义兼容规则，则取对应概率最高类别，若光谱分类模型与空间分类模型的输出结果与语义兼容规则冲突，则标记为未知，且植被、土壤和水体类别优先判定； 通过几何平均计算光谱分类模型与空间分类模型的最大概率乘积作为综合置信度C，其计算过程如下： ； 若C达到0.85，则标记为高置信度，输出概率最高类别，若C介于0.6至0.85之间，则以光谱类别主导，若C小于0.6，则为未知类别像素，优先基于近红外反射率和纹理熵值二次判定，若近红外反射率0.4，则归为植被，若纹理熵值1.5，则归为道路，若仍无法分类，则记录对应坐标并触发无人机局部重采； 根据光谱与空间模型的验证集精度差异，以0.01的学习率动态调整融合权重，使高精度地物分类模型在仲裁中占据更高决策权重。

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