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龙图腾网恭喜中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利基于深度学习的城市遥感影像植被覆盖识别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：CN119919822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510407671.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的城市遥感影像植被覆盖识别方法及系统是由姜鲁光设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的城市遥感影像植被覆盖识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及人工智能技术领域，公开了基于深度学习的城市遥感影像植被覆盖识别方法及系统，该方法首先获取城市目标区域的热力遥感影像和可见光遥感影像，并利用可见光影像的特征来对热力影像进行精准分割，区分高辐射区（建筑或道路）与低辐射区（潜在植被区）；然后再通过多时相热辐射变化分析，进一步从低辐射区中筛选出热辐射动态变化显著的特定热力区域。最后将特定热力区的覆盖范围与城市模型网中的建筑及水域覆盖信息进行面积匹配校验，从而准确判定植被覆盖区域。如此，通过多源数据互补、动态特征挖掘及空间约束校验有效解决了现有技术中单一数据源判断识别准确性低的问题，提高了植被覆盖识别的准确性。

本发明授权基于深度学习的城市遥感影像植被覆盖识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的城市遥感影像植被覆盖识别方法，其特征在于，所述方法包括： 分别获取城市目标区域的热力遥感影像、可见光遥感影像得到第一目标遥感影像及第二目标遥感影像； 根据所述第二目标遥感影像对第一目标遥感影像进行图像分割得到第一热力区及第二热力区，其中，所述第一热力区的热辐射强度大于第二热力区的热辐射强度； 分析不同时间段所述第二热力区的热辐射强度变化幅度，并根据热辐射强度变化幅度对所述第二热力区进行图像分割得到第二主热力区及第二次热力区，其中，所述第二主热力区的热辐射强度变化幅度大于第二次热力区的热辐射强度变化幅度； 将所述第二主热力区的覆盖范围输入预先建立的城市模型网进行面积匹配校验，所述城市模型网包括建筑以及水域覆盖信息； 在面积匹配校验通过的情况下，将所述第二主热力区判定为植被覆盖区域； 所述根据所述第二目标遥感影像对第一目标遥感影像进行图像分割得到第一热力区及第二热力区，包括： 对所述第一目标遥感影像进行图像预分割得到第一待分割区及第二待分割区； 根据所述第二目标遥感影像的纹理特征对所述第一待分割区及第二待分割区的边界线进行修正得到第一热力区及第二热力区； 所述根据所述第二目标遥感影像的纹理特征对所述第一待分割区及第二待分割区的边界线进行修正得到第一热力区及第二热力区，包括： 获取在所述第一待分割区及第二待分割区边界线处的纹理特征变化梯度； 在所述纹理特征变化梯度小于梯度阈值的情况下，将所述第一待分割区及第二待分割区的边界线向朝所述第二待分割区的方向移动校正以得到第一热力区及第二热力区。

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