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龙图腾网获悉中国人民解放军92859部队申请的专利基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类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：CN114743103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202210389921.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法是由李海滨;滕惠忠;金际航;贾俊涛;王耿峰;杨长保;闸旋;杨盼;叶秋果;辛宪会;陆博文;郑子皓设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法，其技术特点是：获取珊瑚岛礁的原始遥感影像，并对原始遥感影像进行数据预处理；建立珊瑚岛礁的地质分类体系，从预处理后的遥感影像中进行特征提取与分类，得到珊瑚岛礁的地质分类数据集；使用珊瑚岛礁的地质分类数据集对Deeplabv3+卷积神经网络和ResNet残差网络模型进行训练，得到训练后的识别与分类模型；使用训练后的识别与分类模型进行预测，得到海岛礁遥感地质分类结果图。本发明设计合理，用于海洋珊瑚岛礁的高分辨率遥感影像分类，具有较高的分类精度并且能够较好地区分不同地物之间的细节，总体分类精度和Kappa系数分别为97.57％和0.9643，可广泛用于海岛礁遥感地质分类。

本发明授权基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、获取珊瑚岛礁的原始遥感影像，并对原始遥感影像进行数据预处理； 步骤2、建立珊瑚岛礁的地质分类体系，从预处理后的遥感影像中进行特征提取与分类，得到珊瑚岛礁的地质分类数据集； 步骤3、使用珊瑚岛礁的地质分类数据集对Deeplabv3+卷积神经网络和ResNet残差网络模型进行训练，得到训练后的识别与分类模型； 步骤4、使用训练后的识别与分类模型进行预测，得到海岛礁遥感地质分类结果图； 所述步骤2建立珊瑚岛礁的地质分类体系将岩石类型分为如下七种类型：砂屑灰岩、细砂、中砂、粗砂、珊瑚砾屑灰岩、珊瑚砾块灰岩和珊瑚骨架灰岩； 所述步骤2从预处理后的遥感影像中进行特征提取与分类的方法为：使用不同颜色将不同地质类型进行区分标注，将进行标注了的图像按照32*32大小像素对目标岛礁影像进行图斑分割，得到标注图像，采用随机选取方式选取训练数据集，对标签数据的相同位置以同等大小范围进行裁剪，并利用规则格网选取测试数据集； 所述步骤3的具体实现方法为：采用迁移学习的方法，在Deeplabv3+网络模型的基础上，采用ResNet50为主干模型用于提取特征，对原网络的解码部分进行微调；在训练过程中采用earlystopping和学习率下降训练技巧进行训练，训练时使用珊瑚岛礁的地质分类数据集的训练数据集。

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