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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译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：CN119229284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411271933.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法及系统是由李玲玲;刘琼;焦李成;刘芳;刘旭;陈璞花;李阳阳;张梦璇设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法及系统，采用Shearlet变换对预处理后的遥感影像数据进行高频子带信息抽取；使用拉普拉斯金字塔和shearlet滤波器分别获得高频组件和对其按方向拆分后的多向高频子带；通过空间注意力机制自适应融合相同层次的子带，生成细节增强的特征图；将通过Shearlet变换提取的高频组件先验与深度残差网络获取的深层残差块进行多尺度多层次加权融合；使用训练好的细节增强骨干和多个任务的不同探测头，输出精确的遥感影像分析结果；通过结合Shearlet变换和先进的深度学习架构，显著提高了遥感影像解译的精确度和效率，同时保持了良好的模型泛化能力和实用性，预计将推动遥感影像处理向更智能、自动化的方向发展。

本发明授权基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对原始遥感影像数据进行预处理操作； S2、采用Shearlet变换对步骤S1预处理后的遥感影像数据进行多层次、多方向的高频子带信息抽取；使用拉普拉斯金字塔和shearlet滤波器分别获得高频组件和对其按方向拆分后的多向高频子带； S3、构建基于Shearlet变换的高频组件先验，通过空间注意力机制自适应融合相同层次的子带，生成细节增强的特征图，具体为： S301、通过对3次递归抽取的高频子带进行维度重排，为深度学习模型的输入格式C×H×W做准备，其中，C是通道数，H是高度，W是宽度；每个通道C接收对应一次抽取的所有方向子带，表示特定尺度下的方向信息； S302、使用基于Shearlet变换的空间注意模块对多向子带进行融合； S303、空间注意模块通过一个卷积层，利用ReLU激活函数加强模型对空间纹理信息的学习能力；随后第二个卷积层通过Sigmoid激活函数深化特征融合，生成一个聚焦于图像关键信息的压缩特征图，最终输出的Shearlet注意力特征图维度为1×H×W； S4、构建基于ResNet的细节增强骨干网络，将步骤S3通过Shearlet变换提取的高频组件先验与深度残差网络获取的深层残差块进行多尺度多层次加权融合； S5、利用监督学习方式训练步骤S4得到的基于ResNet的细节增强骨干网络，使用步骤S1标记的遥感影像数据进行反复迭代，直至下游任务模型在验证集上表现稳定； S6、使用步骤S5训练好的细节增强骨干和多个任务的不同探测头，输出遥感影像分析结果。

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