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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于残差注意力Transformer的高精度InSAR DEM智能化重构方法和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：CN119693567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411667472.2，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于残差注意力Transformer的高精度InSAR DEM智能化重构方法和系统是由陈玉敏;陈若璇;张腾飞;刘立成;徐雅婷;鲍澜华;殷鹏成设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差注意力Transformer的高精度InSAR DEM智能化重构方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于残差注意力Transformer的高精度InSARDEM智能化重构方法和系统。利用多基线干涉测量方法生成的高分辨率空洞InSARDEM作为训练数据，为模型构建提供了有力的数据支撑；通过将轻量级的Transformer模块与残差特征聚合结构相结合应用于高分辨率DEM重构，在增强全局感知能力的同时，聚合局部残差特征，以捕捉更全面的特征信息，有效提高了重构精度，并提高了训练效率；同时，对空间注意力模块进行优化，利用增强型空间注意力机制捕捉更复杂的多尺度信息；此外，在损失函数部分中引入坡度和坡向因素作为地形特征进行监督，更好地从地表形态变化上对模型参数进行优化，增强了模型对地形一致性的保持能力，为大范围的高精度DEM重构问题提供了新的解决思路。

本发明授权基于残差注意力Transformer的高精度InSAR DEM智能化重构方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于残差注意力Transformer的高精度InSARDEM智能化重构方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，基于研究区域的TerraSAR-X数据进行多基线InSARDEM生成，得InSAR空洞DEM作为高分辨率数据集； 步骤2，对研究区域的ALOSDEM数据和TerraSAR-X生成的空洞DEM数据进行预处理，得到相对应的低分辨率DEM与高分辨率DEM数据集； 步骤3，利用地形特征提取算子计算得到高分辨率DEM数据对应的坡度、坡向数据集，并同样裁剪为若干个对应像元大小的地形特征图块； 步骤4，构建结合了地形特征的残差注意力Transformer网络，对研究区域进行高精度DEM的智能化学习重构； 步骤4的残差注意力Transformer网络包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块、上采样模块三个部分；第一部分浅层特征提取模块由一个3×3的卷积层构成，用于从低分辨率DEM中提取输出通道数为64的浅层特征，实现DEM从低维到高维的映射； 第二部分深层特征模块由若干个Transformer残差注意力模块RATB和一个1×1卷积层组成，输入的浅层特征和地形特征经过深层特征模块的计算得到深层特征矩阵； 第三部分上采样模块由一个亚像素卷积层一个3×3的卷积层组成，亚像素卷积层将输入的深层特征矩阵的通道数重新排列，并根据像素的映射关系将低分辨率特征图的像素进行重组，实现低分辨率特征到高分辨率特征的映射，最后使用一个3×3的卷积层去除一些不必要的伪影或混叠现象； 步骤5，将步骤2得到的数据输入步骤4构建的残差注意力Transformer网络，进行网络训练，初始化网络参数，并将步骤3提取得到的坡度和坡向数据融入到网络的损失函数中，最终得到训练好的高精度DEM重构模型； 步骤5中模型训练的损失函数部分由全局损失函数和地形特征损失函数共同构成，计算公式如下： L＝LGlobal+LTerrain6 式中，L表示总体损失；LGlobal表示全局损失；LTerrain表示地形特征损失；其中，全局损失计算格式如下： 式中，yi表示InSAR空洞高分辨率DEM的高程值；表示预测得到的高精度DEM的高程值；n表示一张InSAR空洞高分辨率DEM中所包含的像元个数； 地形特征损失函数由坡度损失和坡向损失共同构成，具体计算公式如下： LTerrain＝λ1LSlope+λ2LAspect8 式中，LSlope表示坡度损失；LAspect表示坡向损失；λ1和λ2分别表示坡度和坡向损失的权重占比；Si表示InSAR空洞高分辨率DEM的坡度值；表示预测得到的高精度率DEM的坡度值；Ai表示InSAR空洞高分辨率DEM的坡向值；表示预测得到的高精度DEM的坡向值； 步骤6，将ALOSDEM数据输入到步骤5中的网络模型进行预测，输出若干个不含空洞的高分辨率DEM图块数据，最终将图块进行拼接得到覆盖研究区域全范围的预测高精度DEM。

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