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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利联合全局-局部多阶深浅层特征的景观格局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：CN120088551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510160235.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权联合全局-局部多阶深浅层特征的景观格局分类方法是由王彪;吴艳兰;杨辉设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合全局-局部多阶深浅层特征的景观格局分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合全局‑局部多阶深浅层特征的景观格局分类方法，涉及摄影测量数据处理技术领域，首先在编码器和解码器之间引入深浅层特征交叉融合模块缓解SwinTransformer生成的不同层级特征间的语义差距，通过在解码器部分引入三个全局‑局部注意力模块聚合全局上下文信息和局部细节信息，加强对类内特征一致性和类间特征差异性的判识。本发明充分利用CNN和SwinTransformer二者在局部和全局信息提取方面的优势，聚合全局上下文信息和局部细粒度信息，改善了复杂景观格局场景下地物类别间光谱特征相似性和类内差异性的问题，对生态系统动态监测具有重要意义。

本发明授权联合全局-局部多阶深浅层特征的景观格局分类方法在权利要求书中公布了：1.一种联合全局-局部多阶深浅层特征的景观格局分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、SwinTransformer模块构建，包括：利用四个阶段的SwinTransformer块组成编码器，先将输入的遥感图像分割为不重叠的块，块大小为4×4，一个块展平后的特征维度为4×4×3＝48,1张图像处理后的特征维度则为H4×W4×48，用线性嵌入层将H4×W4×48张量投影到维度C，再输送进SwinTransformer块； 步骤二、在编码器和解码器之间引入深浅层特征交叉融合模块建立连接，包括：首先四个层级SwinTransformer块输出的特征图通过通道对齐操作进行特征通道对齐，调整特征通道的维度和分布，使得不同层级的特征能够在相同的空间上进行有效融合；然后，对中间第二、第三层级支路的前一个支路和后一个支路分别进行下采样和上采样操作，使其转换成与当前支路特征图一致的尺寸，对边界的第一层级支路的下一条支路和第四层级支路的上一条支路分别进行上采样和下采样操作；接着，将上一条和下一条支路的特征与当前支路的特征进行拼接来完成交叉融合，将各层级经交叉融合后的特征进行3×3卷积操作来进一步挖掘细粒度信息；最后，通过具有空间位置感知能力的坐标注意力机制来捕获空间内的长距离依赖关系； 步骤三、在模型的解码器部分引入全局-局部注意力模块，包括：全局-局部注意力模块由多尺度卷积组成的局部分支和基于窗口的多头自注意力机制的全局分支构成，分别提取局部细节信息和全局空间依赖语义特征； 步骤四、模型精度验证及分析。

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