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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖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：CN120823511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511261582.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类方法是由李劲松;魏世清;刘善伟;李红清;于群设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类方法，涉及计算机视觉中的图像分类技术领域，包括以下步骤：S1：构建基于分割一切模型的遥感图像子序列编码模型；S2：将基于分割一切模型的遥感图像子序列编码模型的输出结果和遥感图像时间序列输入到视觉变换器模型中，构建基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类模型；S3：使用掩膜交叉熵损失函数训练S2中基于分割一切模型的遥感图像时间序列地表覆盖分类模型，并在训练过程中冻结分割一切模型图像编码器的参数。本发明要解决的技术问题是提供一种基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类方法，有效地缓解云噪声干扰；通过动态适配器实现地物短期时空特征的高效扩展，以兼容ViT的特征空间。

本发明授权一种基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类方法，其特征是，包括以下步骤： S1：构建基于分割一切模型的遥感图像子序列编码模型； S2：将基于分割一切模型的遥感图像子序列编码模型的输出结果和遥感图像时间序列输入到视觉变换器模型中，构建基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类模型； S3：使用掩膜交叉熵损失函数训练S2中基于分割一切模型的遥感图像时间序列地表覆盖分类模型，并在训练过程中冻结分割一切模型图像编码器的参数； S4：将遥感图像时间序列输入到S3训练好的基于SAM的遥感图像时间序列地表覆盖分类模型，得到遥感图像时间序列中地物的分类结果； 其中，基于SAM的遥感图像子序列编码模型包括图像压缩器、子序列生成器、循环编码机制、SAM图像编码器和动态适配器； 所述图像压缩器由一个全局平均池化层、一个全局最大池化层、一个参数共享的卷积层、一个Sigmoid激活函数和一个自适应压缩卷积模块组成； 所述子序列生成器对图像压缩器输出的光谱压缩特征进行迭代采样，每次采样抽取光谱压缩特征中三个通道特征，然后将采样的三个通道特征串联拼接，采样完成后获得子序列实例的集合； 所述循环编码机制随着模型训练迭代将当前子序列集合中的一个子序列实例输入到SAM图像编码器中， 所述动态适配器由一个收缩卷积层、一个线性投影层和一个向量调制模块组成。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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