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龙图腾网恭喜江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所申请的专利一种遥感图像的农用地语义分割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：CN114821051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210434104.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种遥感图像的农用地语义分割方法是由李建国;杨涛;陈院华设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像的农用地语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感图像的农用地语义分割方法，选取特征空间中距离较近的正样本对中的锚样本作为基准锚样本；计算所有负样本与基准锚样本之间的相似度，将与基准锚样本相似度最高的负样本判定为可能的假负样本；将可能假负样本中的这部分真负样本作为遥感影像自监督对比学习中模型依赖的真难负样本；设计假负样本置信校准损失；利用标注的样本、训练神经网络模型，神经网络模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播，更新神经网络模型参数；将遥感图像输入训练好的神经网络模型，输出语义分割结果。本发明加入假负样本自判定，抛弃引入无监督或放弃构建负样本的办法，实现对假负样本的近似判定和校准。

本发明授权一种遥感图像的农用地语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像的农用地语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多张遥感图像作为样本；选取特征空间中距离较近的正样本对中的锚样本作为基准锚样本okey；在特征空间中计算所有负样本与基准锚样本okey之间的相似度，将与基准锚样本okey相似度最高的负样本判定为可能的假负样本；将可能假负样本npf中的这部分真负样本作为遥感影像自监督对比学习中模型依赖的真难负样本；设计假负样本置信校准Loss，通过置信权重α降低可能假负样本npf对模型损失函数负样本项的贡献，增加可能假负样本npf对模型损失函数正样本项的贡献；利用标注的样本、训练神经网络模型，神经网络模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播，计算梯度、更新神经网络模型参数；将新采集的遥感图像输入训练好的神经网络模型，输出农用地的语义分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青云谱区南莲路602号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。