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龙图腾网获悉中国科学院计算机网络信息中心申请的专利一种基于多分辨率特征融合的遥感图像分类方法和装置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：CN114550000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210006083.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多分辨率特征融合的遥感图像分类方法和装置是由李峥;赵江华;孟珍设计研发完成，并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分辨率特征融合的遥感图像分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多分辨率特征融合的遥感图像分类方法和装置。该方法包括：读取多源遥感图像，构建样本数据集；根据样本数据集建立训练数据集和验证数据集；建立基于多分辨率特征融合的遥感图像地物分类模型，并设置模型参数；输入训练数据集和验证数据集，进行随机数据增强，对遥感图像地物分类模型进行训练，得到训练完成的遥感图像地物分类模型；向训练完成的遥感图像地物分类模型输入预测数据集，得到地物要素分类结果。本发明针对高分辨率遥感图像进行优化，通过使用多分辨率特征融合，并使用前置激活的卷积模块与注意力模块串联作为模型的基本编码单元，能够有效地提高地物要素的识别能力和分类准确度。

本发明授权一种基于多分辨率特征融合的遥感图像分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多分辨率特征融合的遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 读取多源遥感图像，构建样本数据集； 根据样本数据集建立训练数据集和验证数据集； 建立基于多分辨率特征融合的遥感图像地物分类模型，并设置模型参数； 输入训练数据集和验证数据集，进行随机数据增强，对遥感图像地物分类模型进行训练，得到训练完成的遥感图像地物分类模型； 向训练完成的遥感图像地物分类模型输入预测数据集，得到地物要素分类结果； 所述遥感图像地物分类模型由NS个编码段和1个解码段串联组成，NS≥1；NS根据输入图像的大小和通道数确定；所述编码段由NB个编码块串联组成，NB≥1；每个编码块由多个分支并联组成，第i个编码段第j个编码块的第k分支表示为Si,j,k，i＝1,2,…NS，j＝1,2,…NB，k＝1,2…i；每个分支由NU个编码单元串联组成，NU≥2；在每个编码块的末尾串联1个多分辨特征融合单元；每个分支的特征图分辨率和通道数不同，第1分支的特征图分辨率为W*H，通道数为C，第k分支的特征图分辨率为W2k-1*H2k-1，通道数为C*2k-1；分支Si,1,i-1的输入通过下采样后输出至分支Si,1,i，作为分支Si,1,i的输入； 所述多分辨特征融合单元由上采样模块和下采样模块组成；编码段i的特征融合单元的输入和输出分别有i个分支，对于每个输入分支k和每个输出分支p，如果k＝p，则将输入分支k的特征图输出至分支p；如果kp，则将输入分支k的特征图通过1次上采样后输出至分支p；如果kp，则将输入分支k的特征图通过连续p-k次下采样后输出至分支p，最后将分支p的全部输入特征图相加后输出。

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