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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利极化SAR图像分类方法、系统、介质和程序产品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：CN120388283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510453982.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权极化SAR图像分类方法、系统、介质和程序产品是由曹宜策;朱大毅;吴振华;范恩岐;曹全奇设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本极化SAR图像分类方法、系统、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种极化SAR图像分类方法、系统、介质和程序产品，涉及极化SAR图像分类领域，包括：获取极化数据集；根据极化数据集构建锚定样本训练集和正样本对数据集；构建残差神经网络模型；利用正样本对数据集对残差神经网络模型进行第一阶段训练，得到通过第一阶段训练的中间残差神经网络模型；利用极化数据集和锚定样本训练集对中间残差神经网络模型进行第二阶段训练，得到通过第二阶段训练的残差神经网络模型；利用通过第二阶段训练的残差神经网络模型对待分类极化SAR图像进行聚类并生成分类结果图。本发明能够在不需要任意标注成本的情况下，有效对极化SAR图像进行准确分类识别。

本发明授权极化SAR图像分类方法、系统、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种极化SAR图像分类方法，其特征在于，包括： 获取极化数据集；其中，极化数据集包括极化SAR图像和对应的地物真实标记图；根据极化数据集构建锚定样本训练集和正样本对数据集； 构建残差神经网络模型； 利用正样本对数据集对残差神经网络模型进行第一阶段训练，得到通过第一阶段训练的中间残差神经网络模型；利用极化数据集和锚定样本训练集对中间残差神经网络模型进行第二阶段训练，得到通过第二阶段训练的残差神经网络模型；利用通过第二阶段训练的残差神经网络模型对待分类极化SAR图像进行聚类，得到极化SAR图像聚类结果；利用匈牙利匹配算法将极化SAR图像聚类结果映射至真实标签，得到映射结果；根据映射结果，生成分类结果图； 其中，根据极化数据构建锚定样本训练集和正样本对数据集，具体包括： 根据极化SAR图像，得到极化SAR图像的复值特征矩阵；其中，复值特征矩阵中包括每个像素的复值特征向量；根据地物真实标记图，生成有标记数据；构建初始地表真值矩阵，并根据有标记数据对初始地表真值矩阵进行像素级标签分类及标注，生成地表真值矩阵；根据地表真值矩阵中的标注像素的坐标值，获取复值特征矩阵中对应坐标值下的复值特征向量作为第一复值特征向量；将第一复值特征向量作为中心点，向四周分别选取若干个复值特征向量作为第二复值特征向量；将第一复值特征向量及第二复值特征向量组合成复值特征矩阵块；将复值特征矩阵块中的复值特征向量中的上三角元素进行实部及虚部分离，构成实值特征向量；基于实值特征向量，生成高维实值特征矩阵；对地表真值矩阵中的像素级标签分类及标注信息和高维实值特征矩阵块进行对应组合，构成锚定样本训练集； 对锚定样本训练集进行随机数据增强，生成与锚定样本训练集的锚定样本语义一致的正样本，并将锚定样本与其对应的正样本组合构成正样本对；将所有的正样本对组合形成正样本对数据集。

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