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龙图腾网获悉中国测绘科学研究院;广东省国土资源测绘院申请的专利一种改进自适应池化的深度学习遥感影像分类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：CN115937599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211669005.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种改进自适应池化的深度学习遥感影像分类方法是由钟远军;文薪荐;朱恒;宁晓刚;郑少兰;张翰超;张瑞倩;郝铭辉;林沛;马丽萍;骆杰轩设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进自适应池化的深度学习遥感影像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进自适应池化的深度学习遥感影像分类方法，该方法包括以下步骤：采集遥感影像数据；准备影像数据样本；输入遥感影像特征，构建改进自适应池化层；基于自适应池化层构建遥感影像分类网络；训练网络，获得训练后的模型；利用训练后的模型，测试与评价影像分类。本发明方法通过对池化层的改进，形成改进的自适应池化层，能够在增大感受野的同时尽可能保留影像地物的关键特征，提升池化层对大幅遥感影像上关键特征的整合和提取能力，继而有效缓解遥感影像分类过程中不同地类类不平衡问题对分类精度的影响，继而提升分类精度和模型的可迁移性。

本发明授权一种改进自适应池化的深度学习遥感影像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种改进自适应池化的深度学习遥感影像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，采集遥感影像数据，包括采集和校正原始卫星影像； 步骤S2，准备影像数据样本，包括对获取到的影像进行裁剪，以及制作用于深度学习网络训练的人工标记样本； 步骤S3，输入遥感影像特征，构建改进自适应池化层，其具体方法包括以下子步骤： 步骤S3-1，设置池化采样窗口的尺寸参数r；假设输入特征的长、宽和通道数分别为H,W,C，根据遥感影像图幅大小和所在特征层深度选择池化采样参数； 步骤S3-2，根据尺寸参数r，在原有的长、宽和通道数三维特征的基础上，构建四维池化块结构，尺寸为Hr,Wr,P,C，其中，P＝r2； 步骤S3-2包括： 将特征在长和宽方向上分别按照r大小分块，设第m层通道上的坐标位置i,j上的特征值为：fi,j，分块后其所在长、宽方向即四维池化块的第1、2维度上的坐标位置为：i′＝ceilir,j′＝ceiljr；其中，ceil函数表示对除法结果的向上取整过程；在四维池化块的第3维度上的坐标的计算公式如下： p＝modir-1×r+modjr 将原特征坐标位置i,j,m的特征值，赋值到新的坐标位置i′,j′,p,m，即可获得四维池化块特征； 步骤S3-3，通过常规卷积层，对池化块进行卷积，输出卷积后的特征，作为自适应池化层输出结果； 步骤S3-4，对步骤S3-3输出的尺寸为Hr,Wr,1,C的特征进行维度压缩，获得新特征尺寸为Hr,Wr,C； 步骤S4，根据影像特征和应用类型，选择适用的基于卷积神经网络的遥感影像分类网络结构，将网络中池化层替换成创造性的改进自适应池化层，构建基于自适应池化层的遥感影像分类网络； 步骤S5，输入一组遥感影像和分类真值标签到步骤S4构建的网络，计算训练网络损失值，进行网络的反向回传，继续输入下一组遥感影像直至完成迭代，获得训练后的模型； 步骤S6，利用训练后的模型，输入待检测的影像，输出影像分类结果，记录和存储结果并进行评价。

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