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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利基于地物結構的遙感影像重建方法、系統、設備及介質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：CN120147156B 。

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：202510137877.3，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權基于地物結構的遙感影像重建方法、系統、設備及介質是由裴杰;鄒耀鵬設計研發完成，并于2025-02-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于地物結構的遙感影像重建方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于地物結構的遙感影像重建方法、系統、設備及介質，獲取待監測區域的歷史衛星多光譜遙感數據；基于像元純度指數算法提取高時間分辨率影像數據的地物結構端元豐度矩陣；基于多通道自注意力機制提取歷史衛星多光譜遙感數據的全局依賴關系矩陣；基于前饋神經網絡模型對全局依賴關系矩陣進行處理，得到全局特征；基于卷積神經網絡模型對全局特征和地物結構端元豐度矩陣進行融合，得到高分辨率特征圖數據；根據由高分辨率特征圖數據和高空間分辨率影像數據計算的損失函數進行參數迭代優化，將實時高時間分辨率影像數據輸入優化后的目標影像重建模型，得到重建影像。本申請提供的方法，減少混合像元對影像重建的影響，提高重建精度。

本發明授權基于地物結構的遙感影像重建方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于地物結構的遙感影像重建方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待監測區域同一時間段的歷史衛星多光譜遙感數據，所述歷史衛星多光譜遙感數據至少包括：高空間分辨率影像數據和高時間分辨率影像數據； 在影像重建模型構建過程中，基于像元純度指數算法提取所述高時間分辨率影像數據中的各個地物結構端元； 基于最小二乘法設計所述地物結構端元的解混算法，得到所述高時間分辨率影像數據的地物結構端元豐度矩陣； 基于多通道自注意力機制提取所述歷史衛星多光譜遙感數據的全局依賴關系矩陣；基于選定的前饋神經網絡模型對所述全局依賴關系矩陣進行線性變換和非線性處理，得到全局特征；基于選定的卷積神經網絡模型對所述全局特征和所述地物結構端元豐度矩陣進行融合，得到高分辨率特征圖數據； 根據所述高分辨率特征圖數據和所述高空間分辨率影像數據構建損失函數，并基于所述損失函數的反饋對所述多通道自注意力機制和所述前饋神經網絡模型進行前向傳播迭代優化，得到目標影像重建模型； 在實際的遙感影像重建過程中，將采集的所述待監測區域的實時高時間分辨率影像數據輸入所述目標影像重建模型，得到所述待監測區域的重建影像。

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中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135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”。