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龙图腾网获悉滁州学院申请的专利一种无人机摄影测量与深度学习的田-沟-塘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：CN120388307B 。

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：202510468377.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机摄影测量与深度学习的田-沟-塘提取方法是由黄骁力;陈西;户世康;江岭;王靖;王岽设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机摄影测量与深度学习的田-沟-塘提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机摄影测量与深度学习的田‑沟‑塘提取方法，属于遥感技术与农业信息化技术领域，方法包括：使用无人机搭载多光谱相机和光学镜头，通过倾斜摄影测量技术获取原始影像数据；对获取的原始影像数据进行预处理，生成多光谱影像图DOM和数字表面模型DSM；从小流域田‑沟‑塘系统的光谱、地形和纹理特征出发，构建内置注意力机制的U‑net算法、支持零样本学习的图像分割模型、多尺度分割技术及形状特征提取算法的多重提取框架，开展影像分割、分类与解译，实现对小流域田‑沟‑塘系统的精细化提取；该设计能够提高复杂地形下的提取精度及效率，适用于当前小流域农业面源污染迁移轨迹模拟与农田精细管理。

本发明授权一种无人机摄影测量与深度学习的田-沟-塘提取方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机摄影测量与深度学习的田-沟-塘提取方法，其特征在于，包括： S1：使用无人机搭载多光谱相机和光学镜头，通过倾斜摄影测量技术获取原始影像数据； S2：对获取的原始影像数据进行预处理，生成多光谱影像图DOM和数字表面模型DSM； S3：构建内置注意力机制的U-net算法模型，结合多特征融合技术，对预处理后的影像数据进行训练，其中融合的特征包括光谱特征、地形特征和纹理特征； S4：使用训练好的U-net算法模型对目标区域的影像数据进行水塘提取，生成水塘的矢量数据； 采用ISODATA聚类算法对预处理后的多光谱数据进行分类，提取田块待提取区域数据；使用支持零样本学习的图像分割模型对田块待提取区域数据进行图像分割，生成田块的矢量数据； 利用山体阴影工具结合DSM数据提取田埂区域，并进行多尺度分割和形状特征提取，生成田沟的矢量数据； S5：将水塘、田块、田沟的矢量数据进行空间叠加分析，检查拓扑一致性，生成最终的田-沟-塘矢量数据； S3中所述的内置注意力机制的U-net算法模型包括： 编码器模块，采用五级下采样结构，每级由两组深度可分离卷积构成，其内核尺寸为3×3，步长1，配合ReLU激活函数，并嵌入SE通道注意力模块，通过自适应通道权重调整强化水体光谱特征； 解码器模块，采用五级上采样结构，每级通过双线性插值和转置卷积实现特征恢复，并与编码器模块对应层级的特征图进行跨层跳跃连接，连接处引入动态门控机制，利用Sigmoid函数控制特征融合权重；并且所述解码器模块在第四级解码层中创新性集成多尺度空洞卷积金字塔模块，包含四组并行空洞卷积层，输出特征经通道拼接后输入1×1卷积进行多尺度上下文特征融合； S3中所述多特征融合技术包括： 对多光谱数据进行光谱特征提取，包括蓝波段、绿波段、红波段、红边波段和近红外波段的反射率计算； 对DSM数据进行地形特征提取，包括坡度、曲率和坡向的计算； 对影像数据进行纹理特征提取，包括纹理强度和纹理方向的计算。

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