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龙图腾网获悉中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利一种基于深度学习的地形要素自动提取方法及系统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：CN120853035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510949413.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习的地形要素自动提取方法及系统是由付长亮;宋艳茹;李一啸;孟月玥;陈华;秦翔;姜晓琼设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的地形要素自动提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的地形要素自动提取方法及系统，涉及深度学习技术领域。本发明通过在开源深度学习框架中构建编码器‑解码器结构的卷积神经网络，并结合图像增强策略完成初始训练与验证，形成初始提取模型；利用该模型对遥感影像进行推理，输出地形要素矢量结果；通过自动化质量分析工具比对推理结果与参考数据，定位漏提、误提与边界偏差区域，生成错误报告；基于错误区域构建补充正负样本，更新训练集并执行模型再训练，形成最终模型。该方法构建了训练—推理—反馈—优化的自进化闭环体系，显著提升了地形要素提取的精度、边界完整性与遮挡适应能力。

本发明授权一种基于深度学习的地形要素自动提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地形要素自动提取方法，其特征在于，包括： 在开源深度学习框架中构建基于编码器-解码器结构的卷积神经网络，并根据标注样本确定初始训练集和验证集，以对所述卷积神经网络进行训练和验证，得到验证好的初始模型； 利用所述验证好的初始模型对批量遥感影像进行推理，输出地形要素矢量的提取结果； 通过自动化质量分析工具比对所述提取结果与预设的参考数据，定位漏提或误提区域并生成错误报告； 基于所述错误报告构建补充正样本与负样本，并将所述补充正样本与负样本合并至所述初始训练集，得到扩增训练集； 将扩增后的训练集输入所述验证好的初始模型进行重新训练，得到最终的地形要素自动提取模型； 将待测影像输入至所述地形要素自动提取模型中，得到最终的地形要素； 在开源深度学习框架中构建基于编码器-解码器结构的卷积神经网络，并根据标注样本确定初始训练集和验证集，以对所述卷积神经网络进行训练和验证，得到验证好的初始模型，包括： 在所述开源深度学习框架中创建工程项目，导入深度学习库及依赖，并设定随机种子以保证模型训练的可重复性； 依据遥感影像分辨率与地形要素目标尺寸确定输入张量大小，设计由编码器子网络和解码器子网络组成的所述卷积神经网络的架构；其中编码器采用逐层降采样与空洞卷积提取多尺度特征，解码器采用跳跃连接与上采样恢复空间分辨率；所述卷积神经网络的编码器在常规下采样路径中嵌入空洞卷积层，所述空洞卷积层的空洞因子为2～4； 利用图像增强策略对所述标注样本执行随机裁剪、颜色扰动及仿射变换，得到预处理样本，并按预设比例将所述预处理样本划分为初始训练集与验证集，并统一格式化为张量-标签对； 以交叉熵损失和Dice损失加权作为目标函数，调用随机梯度下降优化器对所述卷积神经网络进行迭代训练，直至训练损失下降且验证指标趋于稳定； 在每一训练周期结束后于验证集上计算包括有准确率、召回率、F1-score以及Intersection-over-Union的验证指标，若所述验证指标中的任一指标未达到预设阈值，则自动调整学习率或正则化参数并继续训练； 当所有所述验证指标均满足所述预设阈值时，冻结网络权重并保存为验证好的初始模型； 利用图像增强策略对所述标注样本执行随机裁剪、颜色扰动及仿射变换，得到预处理样本，并按预设比例将所述预处理样本划分为初始训练集与验证集，并统一格式化为张量-标签对，包括： 获取包含遥感影像与对应地形要素矢量标注的所述标注样本，并将数字高程模型与所述遥感影像进行配准，以使得所述数字高程模型的高程数据在像素级别与所述遥感影像对齐； 基于配准后的影像-高程数据构建地形增强输入模板，将所述标注样本中每一张影像样本与对应的坡度图、坡向图和归一化高程图进行拼接，作为后续增强策略的参考特征； 构建具有地形感知机制的图像增强流程，并对每一所述标注样本及拼接后的参考特征与标注执行所述图像增强流程，得到预处理样本集；所述图像增强流程基于所述坡度图、坡向图和高程起伏度指标，动态调整图像增强参数，以适应不同类型地形要素的纹理与结构特性； 将增强后的所述预处理样本集及对应标注统一存储为张量形式；其中影像的张量形式包括多通道原始影像与增强生成的坡度、坡向、归一化高程，标签张量记录地形要素类别掩码； 按预设比例将所有所述预处理样本随机划分为所述初始训练集与验证集，供后续模型训练与性能验证使用。

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