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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种用于洪水监测的山体阴影去除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：CN116167936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310101414.2，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种用于洪水监测的山体阴影去除方法及装置是由王福涛;王世新;周艺;王敬明;王丽涛;刘文亮;朱金峰;赵清;侯艳芳设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于洪水监测的山体阴影去除方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于洪水监测的山体阴影去除方法，包括：S1：获取合成孔径雷达影像；S2：将合成孔径雷达影像输入水体识别模型，得到水体分布信息；S3：将水体分布信息输入阴影去除模型，得到去阴影的水体分布信息；其中，所述水体识别模型基于合成孔径雷达影像样本，及合成孔径雷达影像样本对应的水体分布信息标签训练得到；所述阴影去除模型基于水体分布信息样本构建函数模型得到。用以解决现有技术中洪水监测方法精度低、效率低和适用性差的缺陷，实现洪水监测的精度、效率及适用性的提高。

本发明授权一种用于洪水监测的山体阴影去除方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于洪水监测的山体阴影去除方法，其特征在于，包括： S1：获取合成孔径雷达影像； S2：将合成孔径雷达影像输入水体识别模型，得到水体分布信息； S3：将水体分布信息输入阴影去除模型，得到去阴影的水体分布信息； 其中，所述水体识别模型基于合成孔径雷达影像样本，及合成孔径雷达影像样本对应的水体分布信息标签训练得到； 所述阴影去除模型基于水体分布信息样本构建函数模型得到； 所述水体识别模型基于支持向量机模型，所述支持向量机模型的类型为C_SVC，核函数类型为Linear； 所述水体识别模型的训练包括： A1：对合成孔径雷达影像样本进行均值滤波预处理； A2：通过预处理后的合成孔径雷达影像样本合成三波段影像样本； A3：以三波段影像样本作为输入，三波段影像样本对应的水体分布信息作为标签，建立水体识别模型的样本集，所述样本集包括训练集和验证集； A4：通过训练集对水体识别模型进行迭代训练，并通过验证集对比水体识别模型的预测结果，小于预设误差范围则模型收敛，水体识别模型训练完成； 所述合成孔径雷达影像为Sentine-1双极化数据，所述三波段影像包括VH特征、VV特征和SDWI特征； 所述A2包括： A2-1：将预处理后的Sentine-1双极化数据中的VH特征和VV特征计算生成SDWI特征； A2-2：通过VH特征、VV特征和SDWI特征合成三波段影像样本； 所述SDWI特征的计算公式如下： KSDWI=ln10×VV×VH 式中，KSDWI表示波段运算的结果值，VH和VV均表示Sentinel-1双极化数据。

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