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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于极化SAR图像的全浮动筏式养殖区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：CN119741651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411722626.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于极化SAR图像的全浮动筏式养殖区提取方法是由徐佳;张军;何敏;李雯;柳崇斌;赵秉琨设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于极化SAR图像的全浮动筏式养殖区提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于极化SAR图像的全浮动筏式养殖区提取方法，以各幅样本极化SAR图像分别经预处理、极化分解、以及波段组合，获得各幅样本极化SAR图像分别对应的多维通道特征图像，再应用切片处理，以多维通道特征切片图像为输入，以多维通道特征切片图像中的全浮动筏式养殖局部区为输出，针对所构建特征网络模型进行训练，获得全浮动筏式养殖区提取模型；进而针对待分析极化SAR图像，应用全浮动筏式养殖区提取模型，获得相对应全浮动筏式养殖区；设计方法充分利用了极化SAR图像中全浮动筏式养殖的极化特征，并且考虑到不同的极化特征对于全浮动筏式养殖区提取的影响，对不同的极化特征进行特征优选，构建了适用于全浮动筏式养殖区提取的特征集，并结合深度学习优势，实现全浮动筏式养殖区提取任务，并减少其受斑点噪声和背景环境的影响。

本发明授权一种基于极化SAR图像的全浮动筏式养殖区提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极化SAR图像的全浮动筏式养殖区提取方法，其特征在于：执行如下步骤A至步骤E，获得全浮动筏式养殖区提取模型，然后执行如下步骤i至步骤iii，针对待分析极化SAR图像实现全浮动筏式养殖区提取； 步骤A.针对预设数量分别均包含已知全浮动筏式养殖区的样本极化SAR图像，执行预处理，并构建样本图像集，然后进入步骤B； 步骤B.分别针对样本图像集中的各幅样本极化SAR图像，执行极化分解，获得样本极化SAR图像对应的各目标极化特征图像，并通过波段组合方式，构成多维通道特征图像，即获得各幅样本极化SAR图像分别对应的多维通道特征图像，然后进入步骤C； 步骤C.基于Unet模型，构建特征网络模型，然后进入步骤D； 步骤D.分别针对各幅多维通道特征图像，按预设像素尺寸、以及预设切片间重叠率，针对多维通道特征图像进行切片，获得各个多维通道特征切片图像，并根据样本极化SAR图像中已知的全浮动筏式养殖区，确定各个多维通道特征切片图像中的全浮动筏式养殖局部区，然后进入步骤E； 步骤E.基于全部多维通道特征图像对应的各个多维通道特征切片图像，以多维通道特征切片图像为输入，以多维通道特征切片图像中的全浮动筏式养殖局部区为输出，针对特征网络模型进行训练，获得全浮动筏式养殖区提取模型； 步骤i.按步骤A和步骤B的方法，针对待分析极化SAR图像执行预处理与极化分解，获得待分析极化SAR图像对应的待分析多维通道特征图像，并按步骤D的方法，针对待分析多维通道特征图像进行切片，获得各个待分析多维通道特征切片图像，然后进入步骤ii； 步骤ii.分别针对各个待分析多维通道特征切片图像，应用全浮动筏式养殖区提取模型进行处理，获得待分析多维通道特征切片图像中的全浮动筏式养殖局部区，然后进入步骤iii； 步骤iii.按步骤i中切片的逆操作，组合各待分析多维通道特征切片图像，获得其中各全浮动筏式养殖局部区的组合，即获得待分析多维通道特征图像所对应待分析极化SAR图像中的全浮动筏式养殖区。

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