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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种基于深度学习的遥感图像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：CN116630646B 。

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：202310631931.0，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于深度学习的遥感图像不透水面提取方法是由邱德慧;张文婧;熊泽;唐帅;徐敏设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的遥感图像不透水面提取方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的遥感图像不透水面提取方法，包括，获取原始遥感数据及其对应不透水面图，并按照一定的比例划分训练数据；将Transformer和CNN与注意机制相结合构建初始化遥感图像不透水面提取模型；通过训练数据对初始化模型进行训练，得到遥感图像不透水面提取模型；获取目标遥感图像，将目标遥感图像输入遥感图像不透水面提取模型，得到不透水面提取图。通过本发明提出的方法，利用深度神经网络进行不透水面提取，综合利用遥感图像中不透水面的各个特征，提升了识别效果。

本发明授权一种基于深度学习的遥感图像不透水面提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的遥感图像不透水面提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始遥感数据及其对应不透水面图，并按照一定的比例划分训练数据； 将Transformer和CNN与注意机制相结合构建初始化遥感图像不透水面提取模型；通过所述训练数据对所述初始化模型进行训练，得到遥感图像不透水面提取模型； 获取目标遥感图像，将所述目标遥感图像输入所述遥感图像不透水面提取模型，得到不透水面提取图； 其中，所述将Transformer和CNN与注意机制相结合构建初始化遥感图像不透水面提取模型，包括： 在transformer分支中，使用CNN-Transformer混合结构代替单一的transformer，送入transformerlayer进行处理； 在transformerlayer中，将传统的VitBlock重复12次； 通过卷积操作将transformerlayer的输出特征图恢复到H×W×C 其中，在UNet分支中，加入coordinateattention机制，具体包括在UNet的每两个解码块之间加入坐标注意力模块；最终输出H×W×C； 将所述transformer分支与所述UNet分支的输出融合后送入分割层得到不透水面提取图。

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