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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种基于多模态遥感洪涝灾害受灾程度快速评估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：CN120495917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510566997.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多模态遥感洪涝灾害受灾程度快速评估方法是由江威;崔师爱;尚毅梓;刘鸣;庞治国;严登华;李蓉;黄诗峰;赵耀;刘杰;覃湘栋设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态遥感洪涝灾害受灾程度快速评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及灾害遥感智能分析技术领域，特别是涉及一种基于多模态遥感洪涝灾害受灾程度快速评估方法，包括：获取目标洪涝灾害区域的多源遥感数据；将多源遥感数据进行处理后输入洪涝灾害淹没区模型中，提取淹没区，其中洪涝灾害淹没区模型通过采用EfficientNet‑Lite4网络改进DeeplabV3+网络构建；计算淹没区内的夜间灯光遥感特征指数，结合多源遥感数据输入洪涝灾害强度模型中，输出洪涝灾害受损程度预测值，并基于洪涝灾害受损程度预测值确定受灾等级；其中洪涝灾害强度模型通过引入残差连接和自适应矩估计改进全连接神经网络构建。本发明能够快速准确识别像素尺度洪涝灾害受灾程度。

本发明授权一种基于多模态遥感洪涝灾害受灾程度快速评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态遥感洪涝灾害受灾程度快速评估方法，其特征在于，包括： 获取目标洪涝灾害区域的多源遥感数据； 将所述多源遥感数据进行处理后输入预设的洪涝灾害淹没区模型中，提取淹没区，其中，所述洪涝灾害淹没区模型通过采用EfficientNet-Lite4网络改进DeeplabV3+网络构建，并通过历史洪涝灾害发生前后的雷达和光学遥感数据进行训练获得； 通过采用EfficientNet-Lite4网络改进DeeplabV3+网络构建所述洪涝灾害淹没区模型包括：在所述DeeplabV3+网络的编码区选择EfficientNet-Lite4网络对输入进行轻量化提取，其中，所述洪涝灾害淹没区模型包括： 编码单元，用于采用EfficientNet-Lite4网络，通过复合缩放的MBConv模块提取多尺度特征； 特征处理单元，用于采用空洞率为6、12、18的三个并行卷积分支和全局平均池化分支，对所述多尺度特征进行处理后通过拼接和1×1卷积进行融合； 解码单元，用于通过融合低层细节特征和高层语义特征提取淹没区； 所述解码单元通过融合低层细节特征和高层语义特征提取淹没区包括： 从所述EfficientNet-Lite4网络的中间层block3提取低层特征,并通过1×1卷积进行通道压缩至48通道,获取低层细节特征； 将所述低层细节特征与所述特征处理单元输出的特征进行2倍上采样后拼接,经过3×3卷积细化后进行8倍上采样,输出分类结果，并根据预设的分类阈值提取所述淹没区； 计算所述淹没区内的夜间灯光遥感特征指数包括：平均灯光强度、灯光面积比、线性加权综合灯光指数、总灯光强度、灯光连通指标LCI和综合灯光指数，公式如下： ； ； ； ，其中； ； ，其中； 其中，是第个像元的夜间灯光强度量化值，n表示淹没区内像元的总数量，表示淹没区内灯光覆盖像元的数量，表示第个像元换算后的实际灯光强度，代表不同的灯光特征因素，代表不同因素对应的权重，是第i像元和第j像元之间的欧几里得距离，i和j属于同一连通区域的像元，代表从不同维度衡量灯光状况的各项指标值，代表不同因素对应的权重； 计算所述淹没区内的夜间灯光遥感特征指数，结合所述多源遥感数据输入预设的洪涝灾害强度模型中，输出洪涝灾害受损程度预测值，并基于所述洪涝灾害受损程度预测值确定受灾等级，完成所述目标洪涝灾害区域的受灾程度评估，其中，所述洪涝灾害强度模型通过引入残差连接和自适应矩估计改进全连接神经网络构建，并通过历史洪涝灾害发生前后的夜间灯光遥感数据进行训练获得； 通过引入残差连接和自适应矩估计改进全连接神经网络构建所述洪涝灾害强度模型包括： 在全连接神经网络的隐藏层引入残差连接，并在训练过程中，采用自适应矩估计优化器更新权重参数，同时在损失函数中添加L2正则化项，构建所述洪涝灾害强度模型； 引入所述残差连接后隐藏层输出为： ； 其中，为l层输出，为激活函数，为权重矩阵，为l-1层输出，为l-2层输出，Res为残差连接，为偏置向量，为总层数。

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