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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利基于冲突指数与自监督调和的多源土地覆盖数据融合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：CN120726441B 。

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：202511148859.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于冲突指数与自监督调和的多源土地覆盖数据融合方法是由张宇博;傅龙;韩宇凡设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于冲突指数与自监督调和的多源土地覆盖数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感土地覆盖制图技术领域，尤其为基于冲突指数与自监督调和的多源土地覆盖数据融合方法。包括以下步骤：步骤一：数据准备与数据预处理；步骤二：特征构建；步骤三：patch数据构建与增强；步骤四：模型构建与训练策略；步骤五：整图推理与融合结果输出。本发明能够提升土地覆盖数据的精度，增强空间一致性与高冲突区域的判别和修复能力，实现融合模型的区域感知与自适应性，降低了对大量标注数据的依赖，建立在深度学习+冲突感知+自监督优化的融合思想的基础上，通过构建教师‑学生双模型架构，引导模型在全局一致性与局部差异之间寻求平衡。

本发明授权基于冲突指数与自监督调和的多源土地覆盖数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于冲突指数与自监督调和的多源土地覆盖数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据准备与数据预处理： 下载土地覆盖数据和多个地理环境因子，对源土地覆盖数据进行重分类和处理； 步骤二：特征构建： 对每个土地覆盖数据的各类别进行one-hot编码，将每个地理环境因子各堆叠为一个通道，构建冲突指数并将其作为一个单独的通道，冲突指数的函数公式为：； 其中，表示像元的冲突指数值，反映其在多源图层中分类结果的不一致程度，表示像元的众数频率，表示像元与其邻域内像元的分类一致性，为像元的分类信息熵； 步骤三：patch数据构建与增强： 通过滑窗方式对研究区进行滑动提取patch，每个patch包含多个通道输入特征和一个对应的标签图； 步骤四：模型构建与训练策略： 构建一对结构相同、功能互补的深度学习语义分割模型：教师模型与学生模型； 教师模型包括多个土地覆盖数据各类别的one-hot编码、多个归一化的地理环境因子以及一个冲突指数； 自监督不确定性引导模块： 利用教师模型的输出结果和冲突指数来自动生成高置信度的伪标签； 学生模型的训练数据包括来自真实标签的原始patch和基于教师softmax输出与冲突指数筛选出的高置信伪标签patch； 步骤五：整图推理与融合结果输出： 将教师与学生的推理结果进行融合保存。

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吉林农业大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市南关区新城大街2888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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