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龙图腾网恭喜苏州中科天启遥感科技有限公司;中国科学院遥感与数字地球研究所申请的专利遥感影像模糊边界地物的提取方法及系统、存储介质、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：CN111339947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202010120498.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权遥感影像模糊边界地物的提取方法及系统、存储介质、设备是由周楠;胡晓东;魏春山;骆剑承;王嘉炜;李俊刚;刘畅设计研发完成，并于2020-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感影像模糊边界地物的提取方法及系统、存储介质、设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，包括如下步骤：获取遥感影像；利用监督分类算法进行分类提取得到地物数据；利用均值漂移算法进行分割得到矢量面图斑；将地物数据与矢量面图斑进行融合，得到提取的遥感影像模糊边界地物数据。本发明还涉及一种遥感影像模糊边界地物的提取系统、存储介质以及设备。本发明通过将分类的结果与分割的结果进行融合，获得提取的遥感影像模糊边界地物数据；该方法中利用均值漂移算法的自动分割能力得到的地类边界更加的精细，形态更加贴合实际情况，使得对遥感影像模糊边界地物的提取更加的精准，更加符合实际。

本发明授权遥感影像模糊边界地物的提取方法及系统、存储介质、设备在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：获取高分辨率遥感影像，遥感影像中的待提取地物具有模糊边界；利用监督分类算法对遥感影像目标区域进行分类提取，得到遥感影像中待提取地物的地物数据；利用均值漂移算法对所述遥感影像目标区域进行分割，得到相互独立的矢量面图斑；将所述地物数据与所述矢量面图斑进行融合，当所述地物数据与矢量面图斑的重叠度大于等于设定阈值范围时，将所述地物数据的地物类型赋予所述矢量面图斑，得到遥感影像模糊边界地物数据；其中，所述利用监督分类算法对遥感影像目标区域进行分类提取，包括：利用深度学习分类算法对遥感影像目标区域进行分类提取，包括如下步骤：对遥感影像进行分割裁切得到包含一种或多种模糊边界地物的面矢量文件，并绘制所述面矢量文件中的地物标签，将若干标签为地物的所述面矢量样本的矢量数据转换为栅格数据，得到栅格化的地物样本集；调整UNET网络模型参数，对所述地物样本集进行基于UNET的模型训练，得到地物模型；将待测试的遥感影像数据输入所述地物模型，并计算本次测试的评价函数，若评价函数值达标则跳转至下一步；若评价函数值不达标则调整UNET网络模型参数返回步骤样本制作并修改样本集重新迭代训练；利用评定达标的所述地物模型对遥感影像的目标区域进行地物预测，得到遥感影像中栅格化的所述地物数据，并对所述地物数据与所述矢量面图斑进行碎斑去除以及小孔洞填充处理；其中，所述利用均值漂移算法对所述遥感影像目标区域进行分割，得到相互独立的矢量面图斑，包括：利用均值漂移算法对所述遥感影像目标区域进行分割，得到独立图斑边界；将得到的所述独立图斑边界进行矢量化处理，并进行构面处理，得到所述相互独立的矢量面图斑；对得到的所述矢量面图斑进行简化、平滑处理。

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