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龙图腾网获悉湖南大学;长沙市勘测设计研究院申请的专利基于遥感影像的城市用地识别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：CN120876889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511370556.4，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于遥感影像的城市用地识别方法是由焦胜;刘鹏程;谢映;胡亮;唐知发;葛军阳;龙洋洲设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感影像的城市用地识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于遥感影像的城市用地识别方法，本发明涉及城市用地规划技术领域，解决了原始的识别方式存在精细化特征不足的问题，本发明通过像素区间量化、特征圆构建及细化点筛选，从复杂梯度像素点集合中锁定核心边界像素，显著提升轮廓精度；相比传统单线轮廓，细化轮廓能更完整表征地物形态，尤其适用于不规则地形，减少分类误差；以像素均值与方差特征为度量，兼顾组合片区数量与内部特征相似度，通过加权计算筛选最优组合，避免零散划分或过度合并，生成的最优组合片区高度契合城市规划中功能集聚、用地协同的需求，显著提升规划效率与科学性。

本发明授权基于遥感影像的城市用地识别方法在权利要求书中公布了：1.基于遥感影像的城市用地识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对待规划区域的遥感影像进行获取，并进行梯度像素点确认，从所确认的若干个梯度像素点中，对遥感影像内所存在的轮廓区域依次进行标定； 步骤二、基于轮廓区域的轮廓特征，将轮廓特征进行数值量化，再从所量化的若干个特征值中选定细化点，将若干个细化点进行相连，确认属于对应轮廓区域的细化轮廓，具体方式为： 将遥感影像内所标定的若干个轮廓区域进行确定，并从所确定的单个轮廓区域内，锁定对应轮廓区域的边缘轮廓，将边缘轮廓内所关联的若干个梯度像素点所关联的像素值依次进行确认，并从中确定最小值以及最大值，锁定轮廓像素区间； 将对应边缘轮廓锁定的轮廓像素区间进行数值量化，将最小值量化为0，将最大值量化为2，并确认量化比：最大值‑最小值÷2=量化比，并对轮廓像素区间内所存在的若干个像素值进行量化，采用：Xi÷量化比=Li确认像素点对应的量化值Li； 将对应的轮廓区域与二维坐标系进行结合，并确认不同像素点所关联的不同二维坐标，将若干组像素点的二维坐标进行均值处理，确认均值坐标，并同步标定在此轮廓区域内，作为此轮廓区域的中心点，并从轮廓区域的边缘轮廓上锁定距离此中心点最远的像素点，记作特征边缘点，以中心点为圆心，以中心点与特征边缘点之间的直线距离为半径，确认一组特征圆； 以特征圆的边缘圆圈点位作为关联终点，确认中心点与关联终点之间的关联连线，将关联连线内位于边缘轮廓的部分连线记作轮廓连线，将每个轮廓连线相交的若干个像素点记作一个像素点集，并从每个不同像素点集中选定细化点； 基于每个像素点集所选定的细化点，将相邻细化点相连，确认属于此轮廓区域的细化轮廓，并重新将细化轮廓作为此轮廓区域的边缘轮廓； 步骤三、基于对应轮廓区域的具体像素特征，确认此轮廓区域的所属分类，并对所属分类进行标定； 步骤四、对遥感影像内所关联的若干个轮廓区域进行随机组合，并生成组合片区，并基于不同的随机组合进程，选定最优进程，将最优进程所关联的组合片区作为最优组合片区并展示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学;长沙市勘测设计研究院，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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