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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种联合GF-6和Sentinel-2的冬小麦种植区影像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：CN114842339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210517294.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种联合GF-6和Sentinel-2的冬小麦种植区影像提取方法是由赵晋陵;王娟;黄林生;雷雨;陈鹏;汪传建;梁栋设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合GF-6和Sentinel-2的冬小麦种植区影像提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种联合GF‑6和Sentinel‑2的冬小麦种植区影像提取方法，与现有技术相比解决了冬小麦种植区遥感影像提取技术难以满足实际使用需要的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像数据集的创建；构建冬小麦种植区影像提取网络；冬小麦种植区影像提取网络的训练；待提取遥感影像的获取；冬小麦种植区影像结果的提取。本发明能够更为准确的从遥感图像中提取出冬小麦种植区，通过针对作物空间分布信息提取任务与高分辨率遥感数据特点设计和改进了模型结构，在效率、速度、适用性和准确性方面取得较好效果。

本发明授权一种联合GF-6和Sentinel-2的冬小麦种植区影像提取方法在权利要求书中公布了：1.一种联合GF-6和Sentinel-2的冬小麦种植区影像提取方法，其特征在于，包括以下步骤：11遥感影像数据集的创建：获取8m分辨率的高分六号和10m分辨率的哨兵二号遥感影像并进行预处理，构成遥感影像数据集；12构建冬小麦种植区影像提取网络：以UNet网络作为基础网络，在其编码层和解码层的基本卷积单元中嵌入CBAM注意力模块，构建改进UNet网络结构作为冬小麦种植区影像提取网络；所述的构建冬小麦种植区影像提取网络包括以下步骤：121基于UNet网络作为基本框架来提取特征，设定Unet模型包括编码器、解码器和跳跃连接部分；122设定编码器通过卷积层提取的图像特征信息由3×3卷积层、ReLU函数和2×2最大池化层组成；进行四次下采样；在每次池化操作后，特征图像变小，通道数加倍；解码器通过2×2转置卷积进行上采样，解码器部分完成四次上采样；每次上采样后，特征图像的大小增加，通道数减少一半，再通过跳跃连接操作将特征图的低级细节与高级语义结合起来；123设定利用UNet结构中卷积和最大池化所提取的特征，输入嵌入的注意力机制CBAM模块；124设定CBAM注意力模块：利用CBAM注意力模块对UNet网络生成的特征图F∈RC×H×W计算通道注意力MC∈RC×1×1；将F和MCF逐元素相乘获得F’，然后对F'计算空间注意力MS∈R1×H×W,将F'和MSF逐元素相乘获得CBAM模块输出结果F”；其中，MCF公式表示包括： 其中，C、H和W分别为特征图通道数，高和宽，δ为Sigmoid函数，W0∈RCr×C,W1∈RC×Cr，r为参数减少率，W0后使用Relu作为激活函数；和分别表示在空间维度上对F使用平均和最大池化，MCF是通道注意图；空间注意力MSF计算公式包括： 其中，f7×7表示7×7的卷积层，和分别表示在通道维度上对F使用最大和平均池化；13冬小麦种植区影像提取网络的训练：将预处理后的遥感影像数据集输入改进UNet网络结构进行训练，得到训练后的冬小麦种植区影像提取网络；14待提取遥感影像的获取：获取待提取的遥感影像并进行预处理；15冬小麦种植区影像结果的提取：将预处理后的待提取的遥感影像输入训练后的冬小麦种植区影像提取网络，得到冬小麦种植区影像提取结果。

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