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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于U-Net与Transformer融合架构的遥感水体提取方法及装置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：CN120913094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511144553.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于U-Net与Transformer融合架构的遥感水体提取方法及装置是由邱禹;王文;汤婷婷设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net与Transformer融合架构的遥感水体提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于U‑Net与Transformer融合架构的遥感水体提取方法及装置，涉及遥感图像智能处理与人工智能技术领域，该方法先获取多光谱遥感图像和知识性产品数据并分块，得到多光谱图像块与空间注意力图层块。再用训练好的混合模型推理：U‑Net编码器提空间特征，Transformer模块融合时空特征并聚焦水体区域，解码器输出概率图经处理生成二值掩码图。最后拼接掩码图生成逐月数据集。该方法能够实现多源数据融合与时空建模，提升小水体及边界识别精度，在高分辨率下实现大范围高效覆盖，满足高精度、高时效需求。

本发明授权一种基于U-Net与Transformer融合架构的遥感水体提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net与Transformer融合架构的遥感水体提取方法，其特征在于，所述基于U-Net与Transformer融合架构的遥感水体提取方法包括： 获取目标区域待提取月份的多光谱遥感图像以及对应的知识性产品数据，其中，所述知识性产品数据包括数字高程模型数据和河网产品矢量数据； 对所述多光谱遥感图像和所述知识性产品数据进行分块处理，得到若干图像块，其中，所述图像块包括多光谱遥感图像块和空间注意力图层块； 将所述图像块作为输入，利用训练完成的水体提取混合模型输出二值水体掩码图，其中，所述水体提取混合模型为由U-Net编码器模块、含空间注意力机制的Transformer模块及U-Net解码器模块组成的深度学习模型，所述U-Net编码器模块用于提取所述多光谱遥感图像块的空间特征，所述Transformer模块用于根据所述空间特征和所述空间注意力图层块输出融合时间依赖与空间关注的融合特征序列，U-Net解码器模块用于根据所述融合特征序列输出水体分布概率图；所述水体分布概率图经Sigmoid激活函数归一化和阈值法处理后得到所述二值水体掩码图； 对每一所述二值水体掩码图按照空间位置进行拼接，得到覆盖目标区域待提取月份的完整水体分布图层； 按时间顺序组织各待提取月份的所述完整水体分布图层，生成目标区域的逐月水体分布数据集； 所述Transformer模块包括：空间引导特征提取层、空间注意力图生成层、序列特征展平层、空间偏置项构造层和Transformer编码器层； 所述空间引导特征提取层用于对所述空间注意力图层块进行3层卷积操作，每层卷积操作配合最大池化进行下采样，生成空间引导特征； 所述空间注意力图生成层用于通过卷积层对所述空间引导特征进行通道调整，并结合Sigmoid激活函数层生成空间注意力图，以标记水体显著区域； 所述序列特征展平层用于将所述U-Net编码器输出的每帧空间特征展平为向量，形成包含多帧时序信息的输入序列矩阵； 所述空间偏置项构造层用于基于所述空间注意力图生成空间偏置项，以调节自注意力权重； 所述Transformer编码器层用于采用标准Transformer编码器结构，通过引入所述空间偏置项的自注意力机制对所述输入序列矩阵进行时序建模，输出融合时间依赖与空间关注的融合特征序列。

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