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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利面向光谱未覆盖波段的遥感影像空-谱融合方法及系统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：CN120599433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511101381.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权面向光谱未覆盖波段的遥感影像空-谱融合方法及系统是由沈焕锋;张博轩;蒋梦辉设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向光谱未覆盖波段的遥感影像空-谱融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向光谱未覆盖波段的遥感影像空‑谱融合方法，首先对全色影像与多光谱影像进行预处理，构建用于网络训练的降分辨率与全分辨率样本库；然后采用监督‑无监督并行学习策略，构建波段自引导注意力模块、跨分辨率跨通道交互学习模块、多尺度残差块以及重构模块的融合网络，建立包含监督约束、双域光谱约束以及累积频率约束的损失函数，输入低分与高分的全色‑多光谱样本对进行训练直至网络收敛。通过训练好的网络，对待处理高分全色影像与低分多光谱影像进行融合，得到高空间分辨率的多光谱影像。本发明在保持光谱覆盖波段融合效果的同时，有效增强光谱未覆盖波段融合后的空间细节信息，使所有多光谱波段能够达到均衡的融合效果。

本发明授权面向光谱未覆盖波段的遥感影像空-谱融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向光谱未覆盖波段的遥感影像空‑谱融合方法，其特征在于，包括： 获取待测试的高分全色影像与低分多光谱影像； 将获取的待测试的高分全色影像与低分多光谱影像输入训练后的融合网络，输出高分融合影像；其中，所述融合网络的训练，包括： 收集包含光谱未覆盖波段的卫星传感器获取的全色影像与多光谱影像，进行影像预处理，构建用于网络训练的降分辨率与全分辨率训练样本库； 基于监督‑无监督并行学习策略，构建面向光谱未覆盖波段的频率约束的融合网络，设计包含监督约束、光谱约束及频率累积约束的损失函数；所述融合网络分别将降分辨率与全分辨率的全色‑多光谱影像对作为输入，分别构建降分辨率融合支路与全分辨率融合支路，各支路分别包含波段自引导注意力模块以及多尺度残差模块，两个支路的波段自引导注意力模块的输出特征将经过跨分辨率跨通道交互模块，随后使用两个多尺度残差模块的输出对该模块的输出进行特征校正，得到深层低分特征与深层高分特征，经过特征重构模块分别得到低分融合影像与高分融合影像； 使用构建的训练数据集，对构建的融合网络进行训练至收敛，输出训练好的融合网络。

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