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龍圖騰網獲悉北華航天工業學院申請的專利基于自監督學習的遙感影像作物分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118537652B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410740434.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于自監督學習的遙感影像作物分類方法是由李旭青;唐瑞尹;陳文博;王玉博;陳旭穎;王棋;吳艷萍;孫肖;羅巍;文斌;趙子輝設計研發完成，并于2024-06-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自監督學習的遙感影像作物分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自監督學習的遙感影像作物分類方法，通過全自動化樣本選擇方法提取出符合規則的作物樣本數據，將作物樣本數據加工制作成粗訓練樣本集，利用代理任務結合注意力機制進行表征學習，基于特征相似度確定各遙感圖片的相似圖片，然后將代理特征作為語義聚類的先驗條件，使用softmax后的最大化點積作為損失函數進行精細分類。本發明對影像自身的特征相似學習的方法進行無監督訓練，通過聚類的方法完成對于作物的分類，避免了手工標注數據的繁瑣和昂貴；同時與傳統的手工提取特征方法相比，它可以更好地適應遙感圖像的復雜性和變化，同時可以更好地利用未標注數據進行訓練，提高了作物分類的準確性。

本發明授權基于自監督學習的遙感影像作物分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自監督學習的遙感影像作物分類方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1：遙感影像數據預處理：遙感影像數據預處理后得到融合影像，由所述融合影像計算各像素的歸一化植被指數NDVI，得到歸一化植被指數分布圖；歸一化植被指數NDVI的計算方法為：式中，B4代表紅波段，B5代表近紅波段； 步驟2：粗分類樣本數據集構建：由以下具體步驟組成： 步驟2-1：采用OTSU分割算法將歸一化植被指數分布圖分割為小麥區和非小麥區； 步驟2-2：將融合影像的B6短紅波段和B7短紅波段通過主成分分析方法PCA降維處理，得到僅保留第一主成分的短紅波段SWIR影像； 步驟2-3：采用OTSU分割算法將短紅波段SWIR影像分割為玉米區和非玉米區； 步驟2-4：求歸一化植被指數分布圖中非小麥區域與短紅波段SWIR影像中非玉米區域的交集，標記為大豆區域； 步驟2-5：將玉米區域、大豆區域、小麥區域作為標簽標注融合影像中對應區域，同一區域對應一種以上類別標記的區域不進行標簽標注，面積小于預設面積閾值的區域不進行標簽標注； 步驟2-6：將融合影像按照預設切割尺寸進行切割，得到分割影像，將標簽標注為小麥區域、大豆區域和玉米區域按照玉米區域的分割影像預設比例選取粗樣本訓練數據； 步驟3：劃分訓練集和測試集：將粗分類樣本數據集中的分割影像調整為預設分辨率，其像素值歸一化為0到1之間，按照預設比例和預設數量選取訓練集和測試集； 步驟4：相似數據集制作：對于訓練集中的分割影像進行兩次RandAugment增強處理，得到擴充訓練集； 步驟5：構建自監督學習網絡：自監督學習網絡是由代理任務網絡和聚類網絡合并而成；代理任務網絡是由依次級聯主干網絡、平均池化層Avgpool、完全連接層Linear1、激活函數ReLU1、完全連接層Linear2和歸一化層Normalization構成； 主干網絡包括依次級聯的DBR1組件、兩個結構相同的2DS-2CBAM組件，結構相同的第一至第三組合組件；第一組合組件由級聯的3DS-3CBAM組件和2DS-2CBAM組件組成；2DS-2CBAM組件由依次級聯的DBR2組件、卷積注意力模塊CBAM1、DB1組件、卷積注意力模塊CBAM2和SR1組件組成，2DS-2CBAM組件的輸入端分別接DBR2組件和SR1組件的輸入端；3DS-3CBAM組件包括DBR3組件、DB2組件、DB3組件、卷積注意力模塊CBAM3-CBAM5、SR2組件，3DS-3CBAM組件的輸入一路依次經DB2組件、卷積注意力模塊CBAM3接SR2組件的輸入端，其另一路依次經DBR3組件、卷積注意力模塊CBAM4、DB3組件、卷積注意力模塊CBAM5接SR2組件的輸入端；DBR1組件、DBR2組件和DBR3組件結構相同，DBR1組件由依次級聯的卷積層conv2d、批量歸一化BN層和激活函數ReLU2組成；SR1組件、SR2組件結構相同，SR1組件由跨層連接shortcut和激活函數ReLU3組成； 步驟6：訓練自監督學習網絡：使用訓練集訓練自監督學習網絡； 步驟7：利用自監督學習網絡模型進行作物分類： 將待分類的遙感數據輸入自監督學習網絡，得到作物分類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北華航天工業學院，其通訊地址為：065000 河北省廊坊市愛民東道133號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。