中国科学院地理科学与资源研究所李连发获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种多尺度地表复杂度特征提取及其土地利用分割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：CN115984689B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211650555.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种多尺度地表复杂度特征提取及其土地利用分割方法是由李连发;朱志萍;汪承义设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多尺度地表复杂度特征提取及其土地利用分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度地表复杂度特征提取及其土地利用分割方法，包括以下步骤：S1.数据预处理；S2.局部复杂度量化；S3.局部复杂度泛化；S4.复杂度信息在土地利用分割模型训练任务中的应用。同现有的土地利用分割模型相比，本发明的主要优点体现在将地表的复杂度信息与遥感智能解译模型结合，充分考虑地表要素的时空分异性及复杂度对遥感技术的地物识别与分类精度上的影响，以提高遥感信息提取的效率与精度。
本发明授权一种多尺度地表复杂度特征提取及其土地利用分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度地表复杂度特征提取及其土地利用分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.数据预处理：选定土地利用像素级标签数据，将n类的土地覆被标签数据映射为二值化土地覆盖图像数据集，并将原空间分辨率下的数据集插值为多尺度数据集，其中，n1； S2.局部像素级复杂度量化：对各类土地覆被的多尺度数据集进行局部复杂度量化； 其中，复杂度的计算过程为：以卷积窗口作为统计单元，以复杂度量化指标信息熵作为统计值，将计算结果作为卷积窗口中间像素点的复杂度，遍历图像，得到整个影像的复杂度； S3.局部像素级复杂度泛化：设置多卷积编码-解码UNet局部复杂度学习模型，以遥感光谱和时空特征、以及与复杂度相关的地理数据作为模型输入，以步骤S2得到的局部复杂度量化值作为模型输出； S4.复杂度信息在土地利用分割模型训练任务中的应用：设置多卷积编码-解码UNet土地利用分割模型，将步骤S3预测得到的复杂度泛化结果作为分割模型的输出限制，得到土地利用分割模型。
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