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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于频空双域交互与不确定性加权的土地覆盖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：CN121564443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610080344.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于频空双域交互与不确定性加权的土地覆盖分类方法是由杨俊丰;李灿;李茜;曹文治;刘利枚;李沁;彭晗设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频空双域交互与不确定性加权的土地覆盖分类方法在说明书摘要公布了：本申请适用于遥感信息技术领域，提供了一种基于频空双域交互与不确定性加权的土地覆盖分类方法，包括：获取目标区域的SAR图像和光学遥感图像；获取SAR图像和光学遥感图像的空间域特征图，并基于空间域特征图获取SAR图像和光学遥感图像的频域特征图；基于SAR图像和光学遥感图像的频域特征图进行跨模态频域引导融合，得到融合特征图；将融合特征图输入解码器模型进行处理，得到像素级的不确定性分布图和补全后的光学遥感图像；基于不确定性分布图和补全后的光学遥感图像执行可靠性加权分类，得到目标区域的土地覆盖分类结果。本申请能提高土地覆盖分类精度。

本发明授权基于频空双域交互与不确定性加权的土地覆盖分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频空双域交互与不确定性加权的土地覆盖分类方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的多模态遥感数据对；所述多模态遥感数据对包括SAR图像和存在数据缺失的光学遥感图像； 分别获取所述SAR图像和所述光学遥感图像的空间域特征图，并分别将所述SAR图像的空间域特征图和所述光学遥感图像的空间域特征图投影至频域，得到所述SAR图像的频域特征图和所述光学遥感图像的频域特征图； 基于所述SAR图像的频域特征图和所述光学遥感图像的频域特征图进行跨模态频域引导融合，得到融合特征图； 将所述融合特征图输入训练后的解码器模型进行处理，得到像素级的不确定性分布图和补全后的光学遥感图像；所述不确定性分布图用于表征补全后的光学遥感图像中每个像素点的不确定程度； 基于所述不确定性分布图和补全后的光学遥感图像执行可靠性加权分类，得到所述目标区域的土地覆盖分类结果； 所述基于所述SAR图像的频域特征图和所述光学遥感图像的频域特征图进行跨模态频域引导融合，得到融合特征图，包括： 将所述SAR图像的频域特征图解耦为幅度谱和相位谱，并将所述光学遥感图像的频域特征图解耦为幅度谱和相位谱； 将所述SAR图像对应的幅度谱作为结构先验，对所述光学遥感图像对应的幅度谱进行引导融合，得到融合后的幅度谱； 将融合后的幅度谱与所述光学遥感图像对应的相位谱进行重新组合，得到重组后的频域特征图； 对重组后的频域特征图进行逆快速傅里叶变换，得到融合特征图，所述融合特征图为包含完整纹理信息的空间特征图； 所述将所述SAR图像对应的幅度谱作为结构先验，对所述光学遥感图像对应的幅度谱进行引导融合，得到融合后的幅度谱，包括： 通过如下公式计算得到融合后的幅度谱： ； 其中，表示所述光学遥感图像对应的幅度谱，表示动态 谱门控函数； ； 表示Sigmoid激活函数，表示利用频域通道注意力模块对进行处理，表示拼接操作，表示所述SAR图像对应的幅度谱，表示元素级乘法，表示结构适应性转换函数； ； 表示卷积层，表示ReLU激活函数； 所述将融合后的幅度谱与所述光学遥感图像对应的相位谱进行重新组合，得到重组后的频域特征图，包括： 通过如下公式计算得到重组后的频域特征图： ； 其中，表示虚数单位，表示所述光学遥感图像对应的相位谱。

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