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龙图腾网获悉安徽大学;长江信达软件技术(武汉)有限责任公司申请的专利基于多特征综合感知的多源高分辨率遥感影像植被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：CN119992329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510078099.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多特征综合感知的多源高分辨率遥感影像植被提取方法是由吴艳兰;王彪;杨辉;王帅设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征综合感知的多源高分辨率遥感影像植被提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于摄影测量数据处理技术领域，具体涉及一种基于多特征综合感知的多源高分辨率遥感影像植被提取方法。本发明首先通过随机森林模型对植被指数进行特征优选，筛选出能够提升植被与其他地物目标的类间差异性指数，在此基础上构建了多特征综合感知卷积网络，该网络通过构建光谱特征与植被指数特征双支并行网络，在简化密集连接模块的基础上，强化多尺度特征信息提取能力的同时，减少了细节特征的丢失。此外，为了促使原始光谱信息和植被指数特征之间进行全局信息交互，设计双路多头交叉注意融合模块，扩大植被与其他地物的差异性与植被的一致性，提高网络的泛化性能，实现多源高分辨率遥感数据下植被提取。

本发明授权基于多特征综合感知的多源高分辨率遥感影像植被提取方法在权利要求书中公布了：1.基于多特征综合感知的多源高分辨率遥感影像植被提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、样本集制作； 步骤二、植被指数特征优选； 步骤三、网络模型结构设计； 模型的输入数据为遥感影像光谱数据和植被指数，将裁剪后的5×5大小的样本分别输入并行双支网络，两支网络内部分别包含三个并联的子网络，尺度分别为1×1、3×3、5×5；引入简化密集连接模块来学习不同尺度大小的光谱和指数特征，利用下采样密集连接进行各特征之间交互校正； 基于视觉transformer的自注意力获得最大接受域，在5×5和3×3两个分支之间设计双路交叉注意力特征融合模块；将自身浅层初期特征与强化指数特征进行跨模态特征交叉融合，建立多特征综合感知，以实现全局信息互补，并使用混合通道输出增强特征； 步骤四、多尺度密集连接模块； 为了实现5×5、3×3和1×1之间的特征信息交流，在光谱特征和指数特征并行双支网络之间引入多尺度密集连接模块；在多尺度密集连接模块中，每个子网络都能够接收来自其他并行网络的特征信息，使得网络能够在不同尺度下进行信息交换，从而增强特征表达能力；在所采用的密集连接块中，前一层的特征通过堆叠的方式传递给后面的所有层； 在5×5和3×3的分支结构中，进行垂直方向的下采样，以扩展网络的宽度；通过密集连接的方式，将5×5分支的特征叠加到3×3和1×1的分支网络中，然后再将3×3分支的特征叠加到1×1的分支网络中； 每一层的分支网络都在通道维度上与其他分支网络进行拼接； 步骤五、双路多头交叉注意特征融合模块； 步骤六、模型提取结果精度评价。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学;长江信达软件技术(武汉)有限责任公司，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经开区九龙路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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