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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于多尺度信息融合的SAR影像城镇洪水制图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：CN116563678B 。

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：202310406034.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多尺度信息融合的SAR影像城镇洪水制图方法是由张齐设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度信息融合的SAR影像城镇洪水制图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度信息融合的SAR影像城镇洪水制图方法。本发明提出的方法在洪水制图过程中能够自适应地整合SAR影像中多尺度的制图信息，并且可以确保最终生成的洪水图具有最低的制图不确定性，因而可以有效提升洪水制图的准确性和可靠性。本发明的优点在于提出的方法无需人工标记样本的输入，可实现城镇场景下洪水淹没区域的非监督、自动化提取。本发明提出的洪水制图方法计算效率快，可操作性强，不仅准确性和自动化程度高，而且易于实现、可扩展性强。因此，本发明具有很高的实用价值。

本发明授权一种基于多尺度信息融合的SAR影像城镇洪水制图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度信息融合的SAR影像城镇洪水制图方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取目标区域在洪水前后的SAR数据，并对获得的SAR数据分别进行预处理； 步骤2，对洪水前后的SAR数据强度图像分别进行空间特征和伪彩色特征的提取，并将提取的所有特征图像与强度图像进行通过图层堆叠的方式组合形成洪水前后的特征集； 步骤3，采用log-ratio算子对洪水前后的特征集进行差异计算生成一系列差异特征，并通过对所有差异特征求和生成洪水概率图FPMFloodProbabilityMap，洪水概率图FPM反映了影像中每个像素属于洪水淹没区的概率大小； 差异特征的计算方式如下： 设与分别对应于洪水前后特征集中的第i个特征，则根据log-ratio算子生成的第i个差异特征可以表示如下： 1 上式中，log·表示对数函数，|·|表示绝对值函数，i=1,2，……，N；且N表示洪水前后特征集中包含的特征数量； 步骤4，设定由小到大的一系列尺度参数k1,k2,……,kn，然后根据这些尺度参数采用SLIC算法对洪水概率图FPM进行各个不同尺度上的超像素分割； 步骤5，在不同分割尺度上进行机器学习模型的非监督洪水制图，生成不同尺度下的一系列洪水图； 步骤6，对不同尺度上生成的洪水图进行制图不确定性的评估，并根据最小不确定性原则，对不同尺度下的洪水图进行自适应融合，生成最终可靠的洪水空间分布图； 步骤6中采用信息熵模型对不同尺度下的洪水制图结果进行制图不确定性的评估； 设像素x在不同分割尺度下的制图不确定性分别为Uk1,Uk2,……,Ukn，且在不同分割尺度下的分类标签分别为Ck1,Ck2,……,Ckn，其中k1,k2,……,kn对应于步骤4中由小到大设定的一系列尺度参数，根据最小不确定性原则，对不同尺度的洪水图进行自适应融合后，像素x在最终洪水空间分布图中的分类标签Cx通过下列公式来确定： 2 3 上式中，为中间变量且=1,2,……,n，其表示在像素x处，不同尺度下制图不确定性Uk1,Uk2,……,Ukn的最小值所对应的索引，Ckl表示在制图不确定性最小值对应的洪水图中像素x处的分类标签。

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