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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种高分遥感影像水体提取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：CN116665069B 。

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：202310535595.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种高分遥感影像水体提取方法及系统是由贾永红;潘红;王一松设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分遥感影像水体提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高分遥感影像水体提取方法及系统，综合利用高分遥感影像中水体对象的光谱、面积和形状等特征来建立决策树，从高分遥感影像进行初步的水体提取，然后构建轻量级的卷积神经网络模型，在水体粗提取基础上进行精确提取。源于集成学习的思想，既利用先验知识构建决策树，又引入深度学习方法，将弱分类器组合成强分类器；在影像经过决策树的水体粗提取之后，用于水体精提取的轻量级神经网络模型复杂度低和参数量小，运算速度快，可以高效高精度获得水体图斑信息，去除高分遥感影像阴影、小目标等的干扰。

本发明授权一种高分遥感影像水体提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高分遥感影像水体提取方法，其特征在于：该方法步骤包括： A、获取研究区域的高分遥感影像并进行预处理； B、对预处理的高分遥感影像分割，利用多种先验知识建立决策树分类法，进行水体信息粗提取，其中，决策树包括四个决策参数：归一化水体指数参数INDWI；水体对象的面积参数Ia；水体对象的光谱参数Ib；水体对象的形状参数Ir； 四个决策参数的具体取值如下： B1、归一化水体指数参数INDWI，当像元的INDWI大于等于T1时，目标被分为水体，否则目标被分为其它地物，其中T1是归一化水体指数NDWI的最小值； B2、水体对象的面积参数Ia，当Ia在[T2，T3]内时被分为水体对象，T2与T3分别表示该决策树中水体对象的最小面积与最大面积； B3、水体对象的光谱参数Ib，当Ib在[T4，T5]内时被分为水体对象，T4与T5分别表示该决策树中水体对象的最小亮度值与最大亮度值； B4、水体对象的形状参数Ir，当Ir在[T6，T7]内时被分为水体对象，T6与T7分别表示该决策树中水体对象长宽比的最小值与最大值； C、采用决策树分类与人工目视检查或用历史底图对比自动化检查相结合的方法，筛选出分割正确的水体对象和非水体对象，制作样本数据集； D、设计基于卷积神经网络的水体提取网络，完成网络的训练和优化，具体过程为： 1构建提取水体信息的网络，该网络模型包括4个卷积层和2个全连接层，卷积层的操作依次包括卷积-批归一化-池化；在最后一个输出的特征层后加了一个全局平均池化层，然后连接着两个全连接层输出结果； 2调整超参数和优化； E、在决策树分类法水体粗提取基础上，利用水体提取网络实现水体对象的精提取。

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