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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于Vision Transformer的高分遥感影像水体提取方法及设备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：CN120107812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510149295.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于Vision Transformer的高分遥感影像水体提取方法及设备是由贾永红;郑智腾设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Vision Transformer的高分遥感影像水体提取方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VisionTransformer的高分遥感影像水体提取方法及设备，首先获取多光谱遥感影像并进行预处理；在对预处理后的影像进行目视水体解译，制作出影像对应的水体标签真值，制作用于深度学习的数据集；再通过设计空间细节信息保留模块、多尺度线性多头自注意力机制、全局多层感知器，结合VisionTransformer模型，构建MSMViT水体提取方法；通过水体样本数据集对MSMViT模型进行训练和调整，并在测试数据集上检查该水体提取方法的效果，完成多光谱遥感影像的水体提取。能够兼顾高分遥感影像的全局特征和细节特征，取得了更好的水体提取效果。

本发明授权一种基于Vision Transformer的高分遥感影像水体提取方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于VisionTransformer的高分遥感影像水体提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取高分遥感影像并进行预处理； S2，对预处理后的高分遥感影像进行水体目视解释，勾绘影像水体边界，用于制作深度学习模型训练的数据集； S3，构建MSMViT网络模型，该模型包括编码器和解码器；其中，编码器包括细节信息保留模块和水体特征提取模块；多尺度水体特征提取模块有4个，其跳跃连接部分包含动态信息融合模块； 所述细节信息保留模块首先获取图像特征图，再对图像特征图处理获取空间细节信息； 所述细节信息保留模块包A和B两部分，所述A部分为主体结构提供特征图，该部分主要由两个下采样模块和一个融合模块组成，B部分为空间细节信息提取模块，所述空间细节信息提取模块由多层模块实现，每层模块处理过程包括卷积、批量归一化和激活函数，每层通过逐步下采样获取详细的空间信息； 多尺度水体特征提取模块均包含mixW-Block模块，所述mixW-Block模块由LMSMHSA、基于卷积的全局多层感知器、归一化层以及残差连接构成；所述LMSMHSA由普通ViT的多头自注意力机制MHSA改进而成，具体改进包括利用卷积代替普通ViT中的全链接层，并利用泰勒公式替换普通ViT中的Softmax函数； S4，利用步骤S2中的数据集对构建的MSMViT网络模型进行训练，并将训练好的MSMViT网络模型用于水体提取。

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