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龍圖騰網獲悉江蘇連云港地質工程勘察院申請的專利一種基于卷積神經網絡的遙感影像地物分類方法及系統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：CN120182699B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510266282.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于卷積神經網絡的遙感影像地物分類方法及系統是由馮偉;何偉;姜琳;黃雷設計研發完成，并于2025-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于卷積神經網絡的遙感影像地物分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于卷積神經網絡的遙感影像地物分類方法及系統，包括采集預設區域的遙感影像，對所述遙感影像進行預處理；對所述相關數據修正所述遙感影像獲得修正影像，對所述修正影像進行多模態特征提取獲得影像特征；所述影像特征包括光譜特征、空間特征、紋理特征和極化特征；對所述影像特征進行融合比對獲得比對數據，采用所述比對數據構建遙感影像地物分類模型；根據分類誤差優化所述遙感影像地物分類模型，將待分類數據輸入所述遙感影像地物分類模型，輸出分類結果。該方法不僅可以提高遙感影像地物分類的精度，同時具有較好的可解釋性，可以直接應用于遙感影像地物分類系統中。

本發明授權一種基于卷積神經網絡的遙感影像地物分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經網絡的遙感影像地物分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集預設區域的遙感影像，對所述遙感影像進行預處理； 對相關數據修正所述遙感影像獲得修正影像，對所述修正影像進行多模態特征提取獲得影像特征；所述影像特征包括光譜特征、空間特征、紋理特征和極化特征； 對所述影像特征進行融合比對獲得比對數據，采用所述比對數據構建遙感影像地物分類模型；包括： 采用聚類對影像特征進行降維，表達式為： 其中第b個聚類的第s維的中心值為fbs，第p個影像特征第s維的值為gps，第p個影像特征為gp，第b個聚類為影像特征gp屬于聚類的距離為第b個聚類第s維的降維特征為Cbs，轉置為T，第b個聚類的偏置為Kb，第y個聚類的權重向量為誤差常數為τ； 計算降維特征間的相似度： 其中第v個影像特征為gv，影像特征gp和影像特征gv的相似度為抑制因子為ρ，歐幾里得范數為||·||2； 根據相似度進行聚類，將相似度最大的兩個降維特征分為一類，獲得分類； 計算分類的加權系數： 其中第b聚類第p個影像特征的加權系數為可調系數為γ，影像特征gp出現的概率為Pgp，第b聚類的影像特征數量為Mb； 根據加權系數進行影像特征融合，獲得融合特征，表達式為： 其中第b聚類的融合特征為χb，調控系數為λ； 根據分類誤差優化所述遙感影像地物分類模型，將待分類數據輸入所述遙感影像地物分類模型，輸出分類結果。

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江蘇連云港地質工程勘察院，其通訊地址為：222023 江蘇省連云港市海州區秦東門大街361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”。