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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测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：CN115330703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210926126.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测方法是由张秀再;李景轩;邱野;张晨设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测方法，涉及深度学习和遥感影像处理领域。该基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测方法，设计了一种基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测方法。该发明设计一种新颖的残差模块ResBlock‑cloud来捕获全局及局部特征，并防止网络出现退化。设计一种全局上下文融合模块GCF，通过密集的跳跃连接来融合不同层级的全局上下文信息并引导其与解码器路径特征进行特征融合。最后，设计一种多尺度上下文融合模块MCF，提取云与云阴影之间的多尺度上下文关系。该发明可以有效检测出小面积云块及薄云，并显著提高云阴影检测的精度。

本发明授权基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测方法在权利要求书中公布了：1.基于上下文信息融合的遥感影像云与云阴影检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 对遥感影像数据集进行预处理，制作遥感影像所对应的标签，使标签形成与遥感影像对应的掩模图像，将数据集按比例分为训练集、验证集与测试集，将训练集与验证集输入有监督网络进行训练验证； 当Epoch为110-120次时，损失函数达到较低值并保持小幅浮动，验证集的各项指标均取得最高值，保存目标网络模型并停止训练，得到云与云阴影检测模型； 将测试集中的遥感影像输入保存的目标网络模型中进行云与云阴影检测； 所述目标网络模型引入残差模块来捕获全局及局部特征，并防止网络出现退化；设计全局上下文融合模块，通过密集的跳跃连接来融合不同层级的全局上下文信息并引导其与解码器路径特征进行特征融合；设计多尺度上下文融合模块，提取云与云阴影之间的多尺度上下文关系； 所述残差模块，包括左分支和右分支，其中，左分支负责从输入的遥感影像中提取更多的特征，称之为特征提取分支，右分支是一个跳跃连接分支，该分支负责保存上下文信息，称之为上下文分支； 所述全局上下文融合模块，通过将特征图与所有更高阶段的特征图进行特征融合来建立一种新的跳跃连接；通过在编码器及解码器之间插入多个全局上下文融合模块，将来自高层的全局上下文信息引导到不同的层级，在不引入无关杂波及语义鸿沟的前提下，增强网络模型对全局上下文信息的引导与融合能力； 所述多尺度上下文融合模块，用于有效提取及融合多尺度上下文信息；所述多尺度上下文融合模块中设计四个级联分支，其中包括一个池化分支及三个卷积分支，在每个卷积分支之间引入多个跳跃连接，用于共享不同尺度的特征信息。

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