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龙图腾网获悉哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司申请的专利基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储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：CN117173462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311105267.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储介质是由宋振强;葛宝玉;程飞雁;张振;王涛;马洪坤;马明星设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储介质，属于遥感影像处理及深度学习语义分割技术领域。为解决土地可利用分类方法相似类别及类别边界精确分类问题，本发明包括构建多尺度归一化空间注意力机制层；构建多尺度归一化方向位置注意力机制层，构建多尺度归一化通道注意力机制层；构建土地利用分类网络模型，包括归一化多注意力特征提取网络和多深浅特征融合空洞卷积网络，采集城市‑农村域自适应地表覆盖数据集中的数据，进行数据预处理，得到土地数据集输入到构建的土地利用分类网络模型中，进行基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类训练，得到基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类模型。本发明分类精确。

本发明授权基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建多尺度归一化空间注意力机制层MANSAM； S2、构建多尺度归一化方向位置注意力机制层MANDPAM； S3、构建多尺度归一化通道注意力机制层MANCAM； S4、构建土地利用分类网络模型，包括归一化多注意力特征提取网络NSCPANet和多深浅特征融合空洞卷积网络MNSDDNet，所述归一化多注意力特征提取网络NSCPANet包括浅层特征提取网络、深层特征提取网络，所述多深浅特征融合空洞卷积网络MNSDDNet利用深浅特征融合方法SDFF进行浅层特征提取网络、深层特征提取网络的特征融合； S4.1.1、构建浅层特征提取网络Shallow_bneck，是在MobileNetV3模型bneck基础上进行构建，首先将输入的特征进行1×1卷积核大小的卷积运算进行特征通道升维度处理，再利用3×3卷积核大小的深度可分离卷积提取残差边及特征信息，再利用步骤S1构建的多尺度归一化空间注意力机制层MANSAM进行特征空间权重的提取，再利用步骤S2构建的多尺度归一化方向位置注意力机制层MANDPAM进行特征方向位置权重提取，再利用1×1卷积核大小的卷积运算进行特征图降维度处理，恢复输入特征的通道大小，得到浅层特征提取网络Shallow_bneck； S4.1.2、构建深层特征提取网络Deep_bneck，是在MobileNetV3模型bneck基础上进行构建，首先将输入的特征进行1×1卷积核大小的卷积运算进行特征通道升维度处理，再利用3×3卷积核大小的深度可分离卷积提取残差边及特征信息，再利用步骤S3构建的多尺度归一化通道注意力机制层MANCAM层进行特征通道权重的提取，再利用1×1卷积核大小的卷积运算进行特征图降维度处理，恢复输入特征的通道大小，得到深层特征提取网络Deep_bneck； S4.1.3、构建归一化多注意力特征提取网络NSCPANet，是基于MobileNetV3模型的NSCPANet模型构建，首先对输入图像数据进行3×3卷积核大小、步长为2、特征图为16的卷积运算Covn2d，再进行批量归一化BatchNorm2d及激活函数h_swish运算进行12的特征下采样得到第一输出特征out1；将第一输出特征out1输入到Shallow_bneck中进行14、18的特征下采样分别得到第二输出特征out2、第三输出特征out3，再将第三输出特征out3输入到Deep_bneck中进行116的特征下采样分别得到第四输出特征out4，再将第四输出特征out4输入到Deep_bneck中进行132的特征下采样，再利用3×3卷积核大小、步长为2、特征图为960的卷积运算进行特征扩充，再进行批量归一化BatchNorm2d及激活函数h_swish运算得到第五输出特征out5； S5、采集城市-农村域自适应地表覆盖数据集中的数据，进行数据预处理，得到土地数据集； S6、将步骤S5得到的土地数据集输入到步骤S4构建的土地利用分类网络模型中，进行基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类训练，得到基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类模型。

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