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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法和系统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：CN118887090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202410861175.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法和系统是由杜春;孙承哲;陈浩;陈荦;李军;彭双;李沛秦;马梦宇;杨岸然;熊伟;欧阳雪设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法和系统，首先利用训练好的残差网络的浅层特征提取模块对输入的低分辨率DEM数据进行特征提取，得到浅层特征，然后利用地形特征感知分析模块进行地形特征感知分析，得到地形特征，最后利用增强地形特征重建模块对地形特征进行超分辨重建，得到高分辨率DEM数据。其中，地形特征感知分析模块包括状态空间模型，可以对地形趋势进行建模并用于DEM超分辨率重建，不仅关注细节并且考虑地形的整体趋势，提高了重建结果的整体性和连贯性，从而提高了对地形的整体理解和表征，也即提高了DEM超分辨率重建的准确性和质量。

本发明授权基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于状态空间模型的DEM超分辨率重建方法，其特征在于，包括步骤： 利用训练好的残差网络的浅层特征提取模块对输入的低分辨率DEM数据进行特征提取，得到所述低分辨率DEM数据的浅层特征；所述残差网络包括所述浅层特征提取模块、地形特征感知分析模块和增强地形特征重建模块； 所述地形特征感知分析模块根据所述浅层特征进行地形特征感知分析，得到所述低分辨率DEM数据的地形特征；所述地形特征感知分析模块包括多个地形特征感知模组，所述地形特征感知模组之间采用残差连接方式组合，每一所述地形特征感知模组包括多个地形特征感知子模块和一个卷积层，所述地形特征感知子模块包括全局趋势建模单元和局部空间异质性建模单元，所述全局趋势建模单元包括层归一化操作和视觉状态空间模型，所述局部空间异质性建模单元包括层归一化操作、可变形卷积层、激活层和通道注意力机制； 所述增强地形特征重建模块对所述地形特征进行超分辨重建，得到高分辨率DEM数据； 所述增强地形特征重建模块包括卷积层、像素重组层和2维选择性扫描层。

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人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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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