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龙图腾网恭喜迪天环境技术南京股份有限公司申请的专利基于遥感图像处理的环境监测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：CN119206513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411702709.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于遥感图像处理的环境监测方法及系统是由张玄玄;林志;林森;朱庆乐;秦丰林;翟铖设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感图像处理的环境监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于遥感图像处理的环境监测方法及系统，方法包括图像采集、对比组损失函数构建模块、设计动态优化策略、建立环境监测模型和环境监测。本发明属于环境监测领域，具体是指基于遥感图像处理的环境监测方法及系统，本方案通过引入动态边界调整机制，根据训练的阶段自动调整对负样本的区分能力；通过设计自适应对比组损失函数，更好适应具有噪声和复杂背景的遥感图像数据，进而提高监测结果的效率；通过构建模态损失提高处理遥感图像异构数据之间的差异性；构建双向优化损失；基于梯度加权更新机制和引入差异加权因子进行初始参数优化，提高训练效率，进而确保基于遥感图像进行环境监测的准确性达标。

本发明授权基于遥感图像处理的环境监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于遥感图像处理的环境监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：图像采集，采集历史遥感图像数据集；步骤S2：构建对比组损失函数，基于动态边界构建自适应对比组损失函数；步骤S3：设计动态优化策略，过构建模态损失得到双向优化损失，并采用梯度加权更新权重；步骤S4：建立环境监测模型，结合模型架构设计和基于差异加权因子的初始参数优化实现环境监测模型的建立；步骤S5：环境监测，基于建立完成的环境监测模型实现环境监测；在步骤S2中包括步骤S22：构建动态边界；所用公式如下： ；式中，μj是第j个基准样本的动态边界；K1是负样本集合，i1是负样本索引；D·是距离度量函数；xja是第j个基准样本；xi1n是xja的负样本；是样本之间距离的均值；是样本之间距离的标准差；β和分别是基础界限和调整因子；t1是当前训练次数；T1是最大训练次数。

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