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龙图腾网获悉深圳市多维空间信息技术有限公司申请的专利一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体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：CN113724192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202110606045.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体提取方法是由李维蒙;杨杰;吕锦刚;江小帆;张洪云设计研发完成，并于2021-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于涉及一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体提取方法，包括以下步骤：对极化SAR时序影像进行滤波处理；然后提取出影像的代表性样本；进行时序影像可迁移性评价，划分源域影像和目标域影像；然后选取源域有标签样本、目标域高信息量样本和目标域无标签样本；利用迁移学习对目标域无标签样本进行标注，并与高信息量样本合并，得到有标签样本集；基于有标签样本集训练随机森林分类器，对影像分类得到水体分布图，最后将所有影像的水体分布图进行组合，得到时序水体分布图。本发明不仅可以获取地表的水体时空分布信息，还能显著减少所需人力和时间成本，可以用于洪涝灾害的应急响应。

本发明授权一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的极化SAR时间序列影像应急水体提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，利用Mean-Shift滤波算法对极化SAR时间序列影像中的每一景影像进行滤波处理，抑制相干斑噪声对水体提取的干扰； 步骤2，基于HAAlpha-Wishart聚类算法和类内Wishart距离最大化策略从每一景影像中选取出一组代表性样本集； 步骤3，基于代表性样本集进行时序影像可迁移性评价，基于评价结果自动从极化SAR时间序列影像中选取出最合适作为源域影像的一景影像，将剩余影像作为目标域影像； 步骤4，从源域影像的代表性样本集中提取出足够数量的样本，并进行人工标注，作为源域有标签样本集； 步骤5，分别对每一组目标域代表性样本集，基于源域有标签样本集和主动学习技术，提取出一组分类不确定性较高的样本子集，并进行人工标注，作为相应的目标域高信息量样本集； 步骤6，分别从每一景目标域影像的代表性样本集中随机提取出足够数量的样本，作为目标域无标签样本集； 步骤7，分别对每一个目标域无标签样本集，基于迁移学习技术，利用源域有标签样本集和对应的目标域高信息量样本集进行迁移学习，为目标域无标签样本集赋予类别标签信息，再将其与高信息量样本集合并，得到目标域有标签样本集； 步骤8，对每一景影像，利用该影像所有的有标签样本训练一个随机森林分类器，然后利用训练后的随机森林分类器对该影像进行分类，根据分类结果区分出水体和非水体两类地物，得到该影像的水体分布图，最后将所有影像的水体分布图组合在一起，得到影像对应地面区域的时间序列水体分布图。

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