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龙图腾网获悉中国电建集团江西省电力设计院有限公司申请的专利一种基于改进的Deeplabv3+的森林场景树种分类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：CN116452872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310419595.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进的Deeplabv3+的森林场景树种分类方法是由帅滔;燕小芬;程铁洪;朱雄剑;廖永福;史雨川;卢黎明;万伟;刘天逸设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的Deeplabv3+的森林场景树种分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的Deeplabv3+的森林场景树种分类方法，涉及计算机视觉、深度学习语义分割领域，其技术方案要点包括以下步骤：S1、数据采集；S2、影像分割；S3、深度学习样本集构建；S4、网络模型改进与训练；S5、研究区树种分类。本发明基于改进的Deeplabv3+的森林场景树种分类方法针对易获取低成本的无人机林木影像，能够适应各种波段量的影像信息，减少人工操作；该网络能自适应多光谱影像，以挖掘林木在红外波段的特征，相比于仅基于可见光影像，能够较大地提升网络的林木精细识别性能。

本发明授权一种基于改进的Deeplabv3+的森林场景树种分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的Deeplabv3+的森林场景树种分类方法，其特征是，包括以下步骤： S1、数据采集，使用无人机进行影像采集，得到多波段无人机影像数据，并通过实地调绘获得林木信息调绘图； S2、影像分割，上述步骤S1中所述多波段无人机影像数据处理后获得无人机正射影像，所述无人机正射影像采用多尺度分割算法，使无人机正射影像中不同尺寸的地物目标与多层次空间信息在多尺度下得到充分的表达和详细描述，分割完成后采用VI’分离出植被对象与非植被对象； VI′＝2g-r-b-1.4r-g1 其中， S3、深度学习样本集构建，基于与影像配准后的林木信息调绘图结果进行样本标注，对植被对象赋予更详细的树种类别，得到训练数据集； S4、网络模型改进与训练； S5、研究区树种分类； 步骤S4中，所述网络模型改进与训练包括自适应波段模块，所述自适应波段模块通过添加一个可变卷积核来实现对不同光谱分辨率的影像数据自适应，使得其能够在适应光谱波段变化，然后进行批归一化，获得标准输入数据。

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