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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于SE-UNet深度学习网络的遥感影像小麦种植区域提取方法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：CN114862871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210499353.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于SE-UNet深度学习网络的遥感影像小麦种植区域提取方法是由赵晋陵;詹媛媛;黄林生;雷雨;梁栋设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SE-UNet深度学习网络的遥感影像小麦种植区域提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于SE‑UNet深度学习网络的遥感影像小麦种植区域提取方法，与现有技术相比解决了对遥感影像小麦区域提取在效率和准确性方面存在局限性的缺陷。本发明包括以下步骤：基础数据的获取；小麦种植区域提取网络的构建；小麦种植区域提取网络的训练；待提取遥感影像的获得；遥感影像小麦种植区域的提取。本发明能够提高遥感影像小麦区域提取的精度和效率，可为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。

本发明授权一种基于SE-UNet深度学习网络的遥感影像小麦种植区域提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SE-UNet深度学习网络的遥感影像小麦种植区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：11基础数据的获取：获取Landsat-8OLI遥感影像数据，并对其进行预处理，利用ArcGIS软件勾画小麦区域矢量，标注出Landsat-8OLI影像中的小麦区域原始影像数据尺寸为256×256×3，标签数据尺寸为256×256×1，获得预处理后的遥感影像数据；12小麦种植区域提取网络的构建：基于SE-UNet网络构建小麦种植区域提取网络；所述小麦种植区域提取网络的构建包括以下步骤：121搭建UNet网络模型，UNet网络采用对称的编码器-解码器结构，以UNet网络作为基本框架来提取特征；122设定编码器通过3×3卷积、Relu激活函数和2×2池化来下采样提取特征信息，经过池化后将特征图通道数量不变，尺寸缩小为原来的一半，共进行4次下采样，下采样率为16倍，其中在Relu激活函数前的BN层用来抑制过拟合问题；123设定解码器通过转置卷积来进行4次上采样将特征图恢复到原图分辨率，同时在每一个水平阶段使用跳跃链接的方式将高级语义特征与浅层特征相融合，最后通过Softmax作为分类层，将图片像素分割为两类，一类为背景，另一类是提取的小麦区域；124在每个双层卷积模块后加入SE模块，SE模块用于分析特征图中通道之间的关系并为每个通道提供对应的权重，其通过模型学习自动获取每个特征通道的重要性；125设定SE模块；13小麦种植区域提取网络的训练：利用预处理后的遥感影像数据对小麦种植区域提取网络进行训练；14待提取遥感影像的获得：获取待提取遥感影像并进行预处理；15遥感影像小麦种植区域的提取：将预处理后的待提取遥感影像输入训练后的小麦种植区域提取网络，提取出遥感影像小麦种植区域。

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