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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于多人工智能算法集成的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：CN119741618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411829648.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多人工智能算法集成的水体提取方法是由赵德星;王哲;于磊;董建志设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多人工智能算法集成的水体提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多人工智能算法集成的水体提取方法，包括：S1，获取遥感影像并预处理；S2，对实验区域影像进行多特征提取；S3，分别使用水体指数算法、随机森林RF算法、支持向量机SVM算法、K‑means算法和卷积神经网络算法对实验区域影像进行水体提取；S4，将S3中五种算法提取结果的二值图像作为数据解析模型的输入，得到水体提取结果对应的真实精度；S5，根据真实精度计算五种算法对应的权重；利用权重计算二值图像中每个像元的水体概率，得到水体概率集合；设定分类阈值对水体概率集合进行优化集成，得到最终的水体分类二值图。本发明的方法使不同水体提取算法之间优势互补，提高了对水体提取的精度。

本发明授权基于多人工智能算法集成的水体提取方法在权利要求书中公布了：1.基于多人工智能算法集成的水体提取方法，其特征在于包括以下步骤： S1.获取遥感影像并进行预处理： 获取指定时间范围内包含待提取水体区域的遥感影像集合；对所述遥感影像集合进行云量筛选与去云处理，以减少云层覆盖的影响；再根据实验区域对所述影像集合进行影像裁剪，得到待提取水体区域的影像集合；对所述影像集合进行中值合成，得到待提取水体区域的最终影像； S2.对所述最终影像进行多特征提取： 获取所述最终影像中每个像元的光学波段信息，根据所述光学波段信息计算得到所述最终影像中每个像元的指数波段信息，所述指数波段信息包括归一化水体指数NDWI、改进的归一化水体指数MNDWI、归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI、归一化建筑指数NDBI和裸土指数BSI； S3，利用S2得到的光学波段信息和指数波段信息，分别使用水体指数法、支持向量机SVM算法、随机森林算法RF、K-means算法和卷积神经网络算法CNN对所述最终影像进行水体提取，得到水体提取结果的二值图像，分别为xa、xb、xc、xd和xe； S4，基于数理不确定性分析对水体提取结果的真实精度进行求解： 根据S3得到的二值图像xa、xb、xc、xd和xe计算两个不同水体提取结果之间的协方差，进而计算得到精度向量y；将精度向量y作为数据解析模型的输入，得到水体提取结果对应的真实精度； S5，多算法集成学习获取最优水体提取算法，包括以下步骤： S51，根据数据解析模型求得的二值图像的真实精度，分别计算S3中五种算法对应的权重wa、wb、wc、wd和we，计算公式如下： 其中，vi是不同算法得到的二值图像xi的真实精度，i＝a～e； S52，根据五种算法对应的权重，遍历二值图像中的所有像元，计算二值图像的每个像元的水体概率，得到水体概率集合M＝{m1,m2……mn}，其中，二值图像中第j个像元的水体概率mj的计算公式如下： mj＝waaj+wbbj+wccj+wddj+weej8 式中，aj、bj、cj、dj和ej分别为二值图像xa、二值图像xb、二值图像xc、二值图像xd和二值图像xe中第j个像元的像元值；wa、wb、wc、wd和we分别为五种算法对应的权重；j＝1,2,……n； S53，设定分类阈值为0；根据水体概率集合M对水体概率大于分类阈值的像元进行掩膜处理，并优化集成，得到最终的水体分类二值图，完成对实验区域影像的水体精确提取。

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