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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于GLI-MFUNet的非洲地表水遥感精细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：CN119274073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411339287.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于GLI-MFUNet的非洲地表水遥感精细提取方法是由李勇;刘秀慧;葛莹;赖美芸;顾祯蓉;储思敏;丁涵设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GLI-MFUNet的非洲地表水遥感精细提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于GLI‑MFUNet的非洲地表水遥感精细提取方法，以目标待识别区域中预设各样本区域的卫星样本影像构建各样本，针对以双路编码器为输入、经特征融合模块处理，并以多尺度解码器为输出所构建的GLI‑MFUNet模型进行训练，获得目标待识别区域所对应的地表水提取模型，进而实现目标待识别区域中地表水分布的检测，设计方案利用Sentinel‑2影像数据，实现大尺度地表水分布的快速获取，减少了传统方法对人力和物力的依赖，极大地节约了监测成本，设计不仅提高了地表水识别的精度和效率，还能够为水资源管理、农业灌溉和环境保护提供可靠的数据支持。

本发明授权一种基于GLI-MFUNet的非洲地表水遥感精细提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GLI-MFUNet的非洲地表水遥感精细提取方法，其特征在于：执行如下步骤A至步骤C，获得目标待识别区域所对应的地表水提取模型；然后执行如下步骤i，获得目标待识别区域的地表水分布； 步骤A.针对目标待识别区域中预设各样本区域分别所对应区分其中水体区域与非水体区域的卫星样本影像，按预设子影像尺寸针对卫星样本影像进行裁剪，获得各幅区分其中水体区域与非水体区域的卫星子样本影像，构成样本集，然后进入步骤B； 步骤B.构建以双路编码器为输入，经特征融合模块处理，以多尺度解码器为输出的GLI-MFUNet模型，然后进入步骤C； 步骤C.基于样本集，以卫星子样本影像为输入，以卫星子样本影像中水体区域与非水体区域为输出，针对GLI-MFUNet模型进行训练，获得目标待识别区域所对应的地表水提取模型； 步骤B中GLI-MFUNet模型的结构如下： 双路编码器包括第一路编码器、第二路编码器，其中，第一路编码器自输入端至输出端方向包括依次串联连接的补丁嵌入层PatchEmbeding、第一MVT层MVTBlock1、第二MVT层MVTBlock2、第三MVT层MVTBlock3；第二路编码器自输入端至输出端方向包括依次串联连接的第一卷积池化激活模块ConvBlock1、第二卷积池化激活模块ConvBlock2、第三卷积池化激活模块ConvBlock3、第四卷积池化激活模块ConvBlock4、第五卷积池化激活模块ConvBlock5；由第一路编码器的输入端、第二路编码器的输入端构成GLI-MFUNet模型的两个输入端； 特征融合模块包括自输入端至输出端包括串联连接的第一融合层SPCAI1、第二融合层SPCAI2，第一路编码器中第一MVT层MVTBlock1的输出端与第二路编码器中第四卷积池化激活模块ConvBlock4的输出端同时对接第一融合层SPCAI1的输入端，第一路编码器中第二MVT层MVTBlock2的输出端与第二路编码器中第五卷积池化激活模块ConvBlock5的输出端同时对接第二融合层SPCAI2的输入端； 多尺度解码器包括15个采样卷积激活模块，其中，按1个采样卷积激活模块、2个采样卷积激活模块、3个采样卷积激活模块、4个采样卷积激活模块、5个采样卷积激活模块顺序划分为第1组、第2组、第3组、第4组、第5组，各组分别自输入端至输出端方向包括依次串联的各采样卷积激活模块；第一路编码器中第三MVT层MVTBlock3的输出端与特征融合模块中第二融合层SPCAI2的输出端同时对接第1组中采样卷积激活模块的输入端；特征融合模块中第一融合层SPCAI1的输出端与第二融合层SPCAI2的输出端同时对接第2组中第1个采样卷积激活模块的输入端，特征融合模块中第一融合层SPCAI1的输出端同时对接第2组中第2个采样卷积激活模块的输入端、第3组中第1个采样卷积激活模块的输入端；第3组中第1个采样卷积激活模块的输入端同时对接第二路编码器中第三卷积池化激活模块ConvBlock3的输出端，第三卷积池化激活模块ConvBlock3的输出端同时对接第4组中第1个采样卷积激活模块的输入端、第3组中第2个采样卷积激活模块的输入端、第3组中第3个采样卷积激活模块的输入端，第4组中第1个采样卷积激活模块的输入端同时对接第二卷积池化激活模块ConvBlock2的输出端，第二卷积池化激活模块ConvBlock2的输出端同时对接第5组中第1个采样卷积激活模块的输入端、第4组中第2个采样卷积激活模块的输入端、第4组中第3个采样卷积激活模块的输入端、第4组中第4个采样卷积激活模块的输入端，第5组中第1个采样卷积激活模块的输入端同时对接第一卷积池化激活模块ConvBlock1的输出端，第一卷积池化激活模块ConvBlock1的输出端同时对接第5组中第2个采样卷积激活模块的输入端、第5组中第3个采样卷积激活模块的输入端、第5组中第4个采样卷积激活模块的输入端、第5组中第5个采样卷积激活模块的输入端；第1组中采样卷积激活模块的输出端对接第2组中第2个采样卷积激活模块的输入端；第2组中第1个采样卷积激活模块的输出端同时对接第3组中第2个采样卷积激活模块的输入端，第2组中第2个采样卷积激活模块的输出端同时对接第3组中第3个采样卷积激活模块的输入端；第3组中第1个采样卷积激活模块的输出端同时对接第3组中第3个采样卷积激活模块的输入端、第4组中第2个采样卷积激活模块的输入端，第3组中第2个采样卷积激活模块的输出端同时对接第4组中第3个采样卷积激活模块的输入端，第3组中第3个采样卷积激活模块的输出端同时对接第4组中第4个采样卷积激活模块的输入端；第4组中第1个采样卷积激活模块的输出端同时对接第5组中第2个采样卷积激活模块的输入端、第4组中第3个采样卷积激活模块的输入端、第4组中第4个采样卷积激活模块的输入端，第4组中第2个采样卷积激活模块的输出端同时对接第5组中第3个采样卷积激活模块的输入端、第4组中第4个采样卷积激活模块的输入端，第4组中第3个采样卷积激活模块的输出端同时对接第5组中第4个采样卷积激活模块的输入端，第4组中第4个采样卷积激活模块的输出端同时对接第5组中第5个采样卷积激活模块的输入端；第5组中第1个采样卷积激活模块的输出端同时对接第5组中第3个采样卷积激活模块的输入端、第5组中第4个采样卷积激活模块的输入端、第5组中第5个采样卷积激活模块的输入端，第5组中第2个采样卷积激活模块的输出端同时对接第5组中第4个采样卷积激活模块的输入端、第5组中第5个采样卷积激活模块的输入端，第5组中第3个采样卷积激活模块的输出端同时对接第5组中第5个采样卷积激活模块的输入端，第5组中第5个采样卷积激活模块的输出端构成GLI-MFUNet模型的一个输出端； 所述步骤C中基于样本集，以卫星子样本影像同时输入GLI-MFUNet模型的两个输入端，GLI-MFUNet模型的一个输出端输出卫星子样本影像中水体区域与非水体区域，针对GLI-MFUNet模型进行训练，获得目标待识别区域所对应的地表水提取模型； 步骤i.针对目标待识别区域所对应的卫星影像，按预设子影像尺寸针对卫星影像进行裁剪，获得各个目标卫星子影像，并应用目标待识别区域所对应的地表水提取模型，分别针对各目标卫星子影像进行处理，获得各目标卫星子影像中的水体区域与非水体区域，进而组合构成目标待识别区域中的地表水分布。

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