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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆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：CN114266795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202111083141.0，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法是由黄梦醒;李玉春;吴园园;张雨;冯思玲;毋媛媛;冯文龙;吴迪;林聪设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法，包括下列步骤：获取高分遥感图像，对所述高分遥感图像进行裁剪，并绘制相对应的海陆分割真值图；将裁剪后的高分遥感图像依次进行分块以及图像刚性变换，并基于变换结果划分训练集以及测试集；建立金字塔U型卷积神经网络，将训练集输入金字塔U型卷积神经网络进行学习训练获得高分遥感影像海陆分割模型；将所述测试集中的数据输入金字塔U型卷积神经网络中，得到遥感图像海陆分割结果。

本发明授权一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔池化U型网络的遥感图像海陆分割方法，其特征在于，将金字塔池化加入到U-net的跳跃连接中学习多尺度遥感图像中海洋和陆地特征，所述方法包括下列步骤： 获取高分遥感图像，对所述高分遥感图像进行裁剪，并绘制相对应的海陆分割真值图； 将裁剪后的高分遥感图像依次进行分块以及图像刚性变换，并基于变换结果划分训练集以及测试集； 建立金字塔U型卷积神经网络，将训练集中的数据输入金字塔U型卷积神经网络进行学习训练获得高分遥感影像海陆分割模型； 将所述测试集中的数据输入金字塔U型卷积神经网络中，得到遥感图像海陆分割结果； 对所述高分遥感图像进行裁剪，裁剪后的图像包含海岸线附近区域和陆地所有信息； 所述绘制相对应的海陆分割真值图时，其过程包括：基于ArcGIS10.2工具，在裁剪后的高分遥感影像中手动绘制海洋和陆地区域，得到点线面构成的shp格式的矢量文件作为真值图； 所述将裁剪后的高分遥感图像依次进行分块以及图像刚性变换时，其过程包括： 将裁剪后的高分遥感图像进行分块处理，分块大小为N×N，其中N为不超过256的自然数； 将分块后的图像进行上下、左右翻转，并旋转一定角度扩充样本量； 所述将训练集中的数据输入金字塔U型卷积神经网络进行学习训练获得高分遥感影像海陆分割模型时，其过程包括： 设定A＝{A1,A2,…,Ai}包含所有高分遥感影像训练数据集 其中dm,dn表示样本Ai尺寸； 将所述训练集Ai输入金字塔U型卷积神经网络的第一层进行卷积，获得特征E1，将所述特征E1输入金字塔U型卷积神经网络的池化层进行下采样，获得特征F1； 将所述特征E1输入金字塔U型卷积神经网络的金字塔池化模块，获得特征P1； 对所述特征F1进行卷积，获得特征E2，同时将所述特征E2输入金字塔U型卷积神经网络的池化层进行下采样，获得特征F2； 将所述特征E2输入金字塔U型卷积神经网络的金字塔池化模块，获得特征P2； 对所述特征F2进行卷积，获得特征E3，同时将所述特征E3输入金字塔U型卷积神经网络的池化层进行下采样，获得特征F3； 将所述特征F3输入金字塔U型卷积神经网络的解码器进行双线性上采样，获得特征D3； 将所述特征E3、特征P2、特征D3进行级联融合，获得特征C1，并对所述特征C1进行卷积，将卷积结果输入解码器进行双线性上采样，获得特征D2； 将所述特征E2、特征P1、特征D2进行级联融合，获得特征C2，并对所述特征C2进行卷积，将卷积结果输入解码器进行双线性上采样，获得特征D1； 将所述特征E1与所述特征D1级联融合，获得特征C3，将所述特征C3进行卷积，获得高分遥感影像海陆分割模型。

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