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龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利一种遥感场景分类方法、系统、存储介质及设备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：CN118823488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411304587.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种遥感场景分类方法、系统、存储介质及设备是由徐承俊;舒静倩;汪政罕;汪嘉麟设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感场景分类方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感场景分类方法、系统、存储介质及设备，该方法包括：获取高分辨率遥感影像数据与多源数据，基于高分辨率遥感影像数据与多源数据提取遥感场景特征，采用李群区域协方差特征矩阵对遥感场景特征进行表征；采用并行扩张大核卷积操作提取高分辨率遥感影像数据中长距离特征信息的多层多尺度特征，并利用基于李群内均值的特征级融合方式对多层多尺度特征进行压缩；采用局部通道分离与聚合方式获取通道的短距离特征信息，以表征通道之间的依赖关系，从而根据依赖关系对遥感场景进行分类。本发明解决了遥感场景分类准确度与模型复杂度难以达到有效平衡的问题，能够在降低模型复杂度的情况下提升遥感场景的分类准确性。

本发明授权一种遥感场景分类方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种遥感场景分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取高分辨率遥感影像数据与多源数据，基于所述高分辨率遥感影像数据与多源数据提取遥感场景特征，采用李群区域协方差特征矩阵对所述遥感场景特征进行表征；采用并行扩张大核卷积操作提取所述高分辨率遥感影像数据中长距离特征信息的多层多尺度特征，并利用基于李群内均值的特征级融合方式对所述多层多尺度特征进行压缩；采用局部通道分离与聚合方式获取通道的短距离特征信息，以表征通道之间的依赖关系，从而根据所述依赖关系对所述遥感场景进行分类；其中，获取高分辨率遥感影像数据与多源数据，基于所述高分辨率遥感影像数据与多源数据提取遥感场景特征，采用李群区域协方差特征矩阵对所述遥感场景特征进行表征的步骤，包括：分别获取高分辨率遥感影像数据与多源数据；基于所述高分辨率遥感影像数据与所述多源数据，获取遥感影像中各种遥感场景的纹理特征、形状特征、紧凑性特征，以及遥感场景中目标对象的内部社会经济语义特征，得到遥感场景特征；采用李群区域协方差对所述遥感场景特征进行表征；其中，采用并行扩张大核卷积操作提取所述高分辨率遥感影像数据中长距离特征信息的多层多尺度特征，并利用基于李群内均值的特征级融合方式对所述多层多尺度特征进行压缩的步骤，包括：基于预设的全局自注意力模块将特征图沿着通道维度划分成4个部分，得到第一通道、第二通道、第三通道与第四通道，所述第一通道与所述第三通道分别表示低频特征与高频特征；对所述第二通道与所述第三通道采用全局深度卷积自适应池化操作以模拟全局上下文关键特征，并利用所述全局上下文关键特征校准每个通道的权重值，以实现特征的自适应选择；将校准后的权重值对应添加至所述第一通道的低频特征与第四通道的高频特征中，以通过特征复用实现不同分区部分的特征信息交互；采用基于李群内均值的特征级融合方式对所述多层多尺度特征进行压缩；其中，采用局部通道分离与聚合方式获取通道的短距离特征信息，以表征通道之间的依赖关系，从而根据所述依赖关系对所述遥感场景进行分类的步骤，包括：采用预设的局部自注意力模块通过通道拆分与融合方式，对不同通道中的特征信息与空间注意力相互结合；输出特定遥感场景中关键区域的特征信息，并忽略非相关区域的特征信息，以增强复杂空间分布的语义特征信息，得到短距离特征信息以表征通道之间的依赖关系；根据所述依赖关系对所述遥感场景进行分类；其中，采用预设的局部自注意力模块通过通道拆分与融合方式，对不同通道中的特征信息与空间注意力相互结合的步骤，包括：基于预设的局部自注意力模块进行层归一化操作，将特征图沿着通道划分成若干个特征部分；在模型训练过程中获取所述特征部分的特定语义响应，生成与所述特征部分对应的空间注意力；采用逐点多层感知模块对所述特征部分的特征进行通道建模，以增强通道维度空间的特征融合，并将得到的融合特征进行连接，以用于表征高效的空间描述符；通过3*3的并行扩张卷积操作，使每个特征部分均增加一对参数以移动不同部分的权重值；通过李群Sigmoid激活函数和通道聚合生成空间注意力特征值，以增强各个特征部分的信息交换，采用残差连接所有特征部分以使不同通道中的特征信息与空间注意力相互结合。

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