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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于地物结构的遥感影像重建方法、系统、设备及介质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：CN120147156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510137877.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于地物结构的遥感影像重建方法、系统、设备及介质是由裴杰;邹耀鹏设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地物结构的遥感影像重建方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地物结构的遥感影像重建方法、系统、设备及介质，获取待监测区域的历史卫星多光谱遥感数据；基于像元纯度指数算法提取高时间分辨率影像数据的地物结构端元丰度矩阵；基于多通道自注意力机制提取历史卫星多光谱遥感数据的全局依赖关系矩阵；基于前馈神经网络模型对全局依赖关系矩阵进行处理，得到全局特征；基于卷积神经网络模型对全局特征和地物结构端元丰度矩阵进行融合，得到高分辨率特征图数据；根据由高分辨率特征图数据和高空间分辨率影像数据计算的损失函数进行参数迭代优化，将实时高时间分辨率影像数据输入优化后的目标影像重建模型，得到重建影像。本申请提供的方法，减少混合像元对影像重建的影响，提高重建精度。

本发明授权基于地物结构的遥感影像重建方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于地物结构的遥感影像重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待监测区域同一时间段的历史卫星多光谱遥感数据，所述历史卫星多光谱遥感数据至少包括：高空间分辨率影像数据和高时间分辨率影像数据； 在影像重建模型构建过程中，基于像元纯度指数算法提取所述高时间分辨率影像数据中的各个地物结构端元； 基于最小二乘法设计所述地物结构端元的解混算法，得到所述高时间分辨率影像数据的地物结构端元丰度矩阵； 基于多通道自注意力机制提取所述历史卫星多光谱遥感数据的全局依赖关系矩阵；基于选定的前馈神经网络模型对所述全局依赖关系矩阵进行线性变换和非线性处理，得到全局特征；基于选定的卷积神经网络模型对所述全局特征和所述地物结构端元丰度矩阵进行融合，得到高分辨率特征图数据； 根据所述高分辨率特征图数据和所述高空间分辨率影像数据构建损失函数，并基于所述损失函数的反馈对所述多通道自注意力机制和所述前馈神经网络模型进行前向传播迭代优化，得到目标影像重建模型； 在实际的遥感影像重建过程中，将采集的所述待监测区域的实时高时间分辨率影像数据输入所述目标影像重建模型，得到所述待监测区域的重建影像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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