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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于编解码器双聚焦的树高和生物量协同反演方法、系统、设备及介质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：CN120522692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511015383.4，技术领域涉及：G01S13/86；该发明授权一种基于编解码器双聚焦的树高和生物量协同反演方法、系统、设备及介质是由何俊超;盛庆红;刘宇;李一帆;王博设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于编解码器双聚焦的树高和生物量协同反演方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于编解码器双聚焦的树高和生物量协同反演方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取目标区域的树高和生物量数据，并获取对应位置的光学和合成孔径雷达数据；对获取的数据进行预处理，构建训练数据集；建立基于编码器和解码器双聚焦的多任务学习模型，通过多任务学习对训练数据集进行训练，生成树高和生物量的协同反演模型；获取研究区域内的光学和合成孔径雷达数据，并输入树高和生物量的协同反演模型中进行树高和生物量协同反演，并将预测值与真实值进行对比，评定反演精度。本发明提升了强相关性目标的协同反演精度。

本发明授权一种基于编解码器双聚焦的树高和生物量协同反演方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于编解码器双聚焦的树高和生物量协同反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 1利用星载激光雷达获取目标区域的树高和生物量数据，并获取对应位置的光学和合成孔径雷达数据； 2对获取的数据进行预处理，构建训练数据集； 3建立基于编码器和解码器双聚焦的多任务学习模型，通过多任务学习对训练数据集进行训练，生成树高和生物量的协同反演模型；多任务学习模型包括编码器聚焦模块和解码器聚焦模块，其中编码器聚焦模块中将训练数据集的输入数据输入残差融合编码网络，分别生成树高分支特征与生物量分支特征，解码器聚焦模块中将树高分支特征和生物量分支特征输入双任务特征交互网络，输出树高反演结果与生物量反演结果； 所述残差融合编码网络包括树高编码器和生物量编码器两个并行分支结构，树高编码器和生物量编码器两个并行分支结构依次通过5个残差模块，残差模块的卷积核尺寸由大到小递减，通道数逐模块翻倍；每个残差模块处理后，接入跨分支交互模块，跨分支交互模块中将树高编码器和生物量编码器两个并行分支结构的残差模块输出的特征图进行通道相加运算，随后对相加后的特征图进行随机打乱操作；经5次残差模块与跨分支交互模块处理后，再分别输入金字塔池化模块中进行多尺度池化操作，输出树高分支特征与生物量分支特征； 所述双任务特征交互网络包括树高解码器和生物量解码器两个并行分支结构，树高解码器和生物量解码器两个并行分支结构依次通过3组残差模块与上采样操作得到树高中间特征和生物量中间特征，再将树高中间特征和生物量中间特征输入特征交互模块进行跨任务特征融合，输出最终的树高结果和生物量结果； 4获取研究区域内的光学和合成孔径雷达数据，并输入树高和生物量的协同反演模型中进行树高和生物量协同反演，并将预测值与真实值进行对比，评定反演精度。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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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