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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于对比学习的遥感影像表征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：CN116503751B 。

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：202310403927.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于对比学习的遥感影像表征方法是由张晓男;朱进;耿虎军;王港;郭争强;朱光熙设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的遥感影像表征方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于对比学习的遥感影像表征方法，属于遥感图像处理领域，首先对遥感影像进行预处理，将遥感影像坐标统一，将遥感影像裁剪为遥感子图；其次构建正负样本，对遥感子图进行相似度计算，根据相似度信息进行正负样本对构建，对正负样本进行图像增强；然后构建对比学习网络，通过优化算法最小化损失函数，更新对比学习网络的参数，最终得到对比学习网络；最后将未训练的遥感影像作为输入，通过对比学习网络中的特征提取网络提取表征特征，作为遥感影像的表征。该方法不仅能对遥感影像中的林地、水体、沙漠地物进行不同表征，也能够对具有较远空间分布的相同地物进行差异化表征，还能够对成像时间跨度较大的同一块地物进行区分表征。

本发明授权一种基于对比学习的遥感影像表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的遥感影像表征方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将遥感影像进行坐标统一操作，将幅宽超出阈值的遥感影像裁剪至设定幅宽遥感子图； 步骤2，对步骤1中得到的遥感子图进行图像相似度计算，并根据遥感子图的成像时间、成像地点和图像相似度信息进行正负样本对构建，然后对正负样本进行图像增强； 步骤3，构建对比学习网络，输入为正负样本对，在对比学习网络中首先采用特征提取网络提取正负样本对的表征特征，然后对表征特征进行非线性变换得到损失函数计算特征，并依据损失函数进行损失计算，通过优化算法最小化损失函数更新对比学习网络的参数，最终得到对比学习网络； 其中，对比学习网络的输入为经过数据增强后的正负样本对，正样本和负样本分别输入到两个权值共享的特征提取网络中，特征提取网络采用CSPDarknet53网络，表征特征维度设置为2048，使用双层全连接网络作为非线性变化层对表征特征进行非线性变换； 步骤4，将未参与训练的新成像的遥感影像作为输入，通过对比学习网络中的特征提取网络提取表征特征，作为遥感影像的表征。

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电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市中山西路589号五十四所航天实验室；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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