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龙图腾网获悉北京晟博华腾科技有限公司申请的专利一种多源遥感数据的信息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：CN120495676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510941641.5，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种多源遥感数据的信息提取方法是由姜楠;李壮;赵喜东;杨柯;徐立明;姜平;王士奇;郎建刚;刘华超;高若珩设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源遥感数据的信息提取方法在说明书摘要公布了：本申请涉及多源遥感数据提取技术领域，提供了一种多源遥感数据的信息提取方法，包括：步骤1：获取目标区域的高空影像数据，从高空影像数据中提取出若干个匹配块；步骤2：获取目标区域的无人机影像数据，从无人机影像数据中提取出若干个特征块；步骤3：获取高空影像数据中每个匹配块的测量坐标得到第一坐标信息，获取无人机影像数据中每个特征块的测量坐标得到第二坐标信息；步骤5：对于每个匹配组构建各匹配块和特征块相互配准的概率模型，将概率模型进行张量分解得到匹配块和特征块一一对应的配准信息。本方法通过分组概率化配准机制显著提升多源遥感数据融合精度：突破定位精度差异对多源数据融合的制约。

本发明授权一种多源遥感数据的信息提取方法在权利要求书中公布了：1.一种多源遥感数据的信息提取方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取目标区域的高空影像数据，从高空影像数据中提取出若干个匹配块； 所述匹配块至少包括超过预设阈值数量的极值点； 步骤2：获取目标区域的无人机影像数据，从无人机影像数据中提取出若干个特征块； 所述特征块至少包括超过预设阈值数量的极值点； 步骤3：获取高空影像数据中每个匹配块的测量坐标得到第一坐标信息，获取无人机影像数据中每个特征块的测量坐标得到第二坐标信息； 步骤4：根据第一坐标信息和第二坐标信息对匹配块和特征块进行模糊匹配，将坐标位置相距未超过预设阈值的匹配块和特征块合并为1个匹配组； 步骤5：对于每个匹配组构建各匹配块和特征块相互配准的概率模型，将概率模型进行张量分解得到匹配块和特征块一一对应的配准信息; 步骤5包括如下步骤： 步骤51：将特征块与匹配块的相似度作为第一匹配元素，将特征块和匹配块的纹理特征的相似度作为第二匹配元素，将特征块相对参照物的距离和匹配块相对参照物的距离之比作为第三匹配元素；参照物为预先设置于目标区域的特定物理标记； 步骤52：基于第一匹配元素、第二匹配元素以及第三匹配元素建立概率模型；将概率模型进行张量分解，降低模型维度; 步骤52具体包括如下步骤如下： 步骤521：获取匹配组中所有的特征块A和匹配块B，将特征块A和特征块B一一计算第一匹配元素、第二匹配元素以及第三匹配元素，将第一匹配元素、第二匹配元素以及第三匹配元素转化第一匹配概率、第二匹配概率以及第三匹配概率； 步骤522：基于第一匹配概率、第二匹配概率以及第三匹配概率构建匹配组中特征块与匹配块的概率模型； 步骤522包括如下步骤： 步骤5221：设置初始参数； 、B=、、、； 其中，A表示匹配块的第一极值点集合，B表示匹配块的第三极值点集合，分别表示第一极值点集合中的第1个极值点、第二个极值点以及第M个极值点，分别表示第二极值点集合中的第1个极值点、第二个极值点以及第M个极值点；、、分别表示和的第一匹配概率、第二匹配概率以及第三匹配概率； 步骤5222：构建概率模型： ； 步骤523：将概率模型进行张量分解，降低模型维度; 步骤523包括如下步骤： 步骤5231：对概率模型进行切片分解： ，切片1； ，切片2； ，切片3； 步骤5232：根据切片结果，将概率模型分解为低秩表示： ； 其中，R表示分解秩，表示特征块因子向量、表示匹配块因子向量、匹配类型因子向量，r表示求和索引，用于遍历所有的分解秩； 步骤5233：将概率模型进行重构得到张量分解后的概率模型： ； 第一匹配元素为特征块与匹配块的相似度，将特征块和匹配块内所有的像素转化为向量表示，然后计算两个向量的相似度； 第二匹配元素是特征块和匹配块的纹理特征的相似度，从特征块中提取出纹理信息，再从匹配块中提取出纹理信息，将两个纹理信息进行对比得到的相似度； 第三匹配元素为，特征块相对参照物的距离和匹配块相对参照物的距离之比，距离为向量距离。

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