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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院;南京邮电大学申请的专利多源遥感时序数据的融合特征提取方法及装置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：CN115527122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211283221.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权多源遥感时序数据的融合特征提取方法及装置是由周增光;袁媛;李子扬;辛淇;李传荣设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源遥感时序数据的融合特征提取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种多源遥感时序数据的融合特征提取方法及装置，方法包括：将多源遥感时序数据样本的每个数据源输入对应的空间编码器，以提取每个数据源的空间特征向量序列；分别将每个数据源的空间特征向量序列输入同一个时间编码器，以提取每个数据源的第一时空特征向量；分别将每个数据源的第一时空特征向量输入同一个映射头进行降维，得到第二时空特征向量；根据多源遥感时序数据样本中每个数据源的第二时空特征向量，计算监督对比损失；利用监督对比损失对每个数据源输入对应的空间编码器的参数、时间编码器的参数和映射头的参数进行迭代训练，得到特征提取模型；利用特征提取模型对待处理的多源遥感时序数据进行特征提取，得到融合时空特征。

本发明授权多源遥感时序数据的融合特征提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多源遥感时序数据的融合特征提取方法，其特征在于，包括： 将多源遥感时序数据样本的每个数据源输入各自对应的空间编码器，以提取每个数据源的空间特征向量序列； 分别将每个数据源的空间特征向量序列输入同一个时间编码器，以提取每个数据源的第一时空特征向量； 分别将每个数据源的第一时空特征向量输入同一个映射头进行降维，得到第二时空特征向量； 根据所述多源遥感时序数据样本中每个数据源的第二时空特征向量，计算监督对比损失； 利用所述监督对比损失对所述每个数据源输入各自对应的空间编码器的参数、所述时间编码器的参数和所述映射头的参数进行迭代训练，得到特征提取模型，其中，所述特征提取模型由多个空间编码器和一个时间编码器构成； 利用所述特征提取模型对待处理的多源遥感时序数据进行特征提取，得到所述待处理的多源遥感时序数据的融合时空特征； 其中，所述时间编码器为循环神经网络、卷积神经网络或自注意力网络中的任意一种，所述时间编码器对所有数据源共享学习参数；所述映射头多个全连接层组成，每个全连接层的输入维度大于等于输出维度，所述时间编码器对所有数据源共享学习参数。

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国科学院空天信息创新研究院;南京邮电大学，其通讯地址为：100190 北京市海淀区北四环西路19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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