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龙图腾网获悉耕宇牧星(北京)空间科技有限公司申请的专利基于频谱信息处理与Mamba空间建模的遥感图像多尺度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：CN120953609B 。

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：202511063982.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于频谱信息处理与Mamba空间建模的遥感图像多尺度分割方法是由李冠群设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频谱信息处理与Mamba空间建模的遥感图像多尺度分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于频谱信息处理与Mamba空间建模的遥感图像多尺度分割方法，包括：对遥感图像进行预处理，获得输入图像；将输入图像输入至训练好的遥感图像分割模型中；遥感图像分割模型包括初始卷积层、频谱域信息处理单元分支、Mamba层分支和分割头；通过初始卷积层对输入图像进行特征提取，获得初始图像特征；将频谱域信息处理单元分支和Mamba层分支相结合，对初始图像特征进行特征提取，获得融合特征；通过分割头对融合特征进行上采样解码与像素级分类，输出遥感图像对应的多尺度分割结果。该方法将频谱域与空间域相结合进行特征提取，解决了遥感图像分割中常见的细节模糊、边界不清和多尺度目标表达不充分等问题。

本发明授权基于频谱信息处理与Mamba空间建模的遥感图像多尺度分割方法在权利要求书中公布了：1.基于频谱信息处理与Mamba空间建模的遥感图像多尺度分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 对从目标区域内采集的遥感图像进行预处理，获得输入图像； 将所述输入图像输入至训练好的遥感图像分割模型中；所述遥感图像分割模型包括初始卷积层、频谱域信息处理单元分支、Mamba层分支和分割头； 通过所述初始卷积层对所述输入图像进行特征提取，获得初始图像特征； 将所述频谱域信息处理单元分支和所述Mamba层分支相结合，对所述初始图像特征进行特征提取，获得融合特征； 通过分割头对所述融合特征进行上采样解码与像素级分类，输出所述遥感图像对应的多尺度分割结果； 所述将所述频谱域信息处理单元分支和所述Mamba层分支相结合，对所述初始图像特征进行特征提取，获得融合特征；具体包括： 将所述初始图像特征分别通过第一频谱域信息处理单元和第一Mamba层，获得对应的第一频谱特征和第一空间特征； 将所述第一频谱特征和第一空间特征进行特征拼接后经过第二卷积层，获得第一融合特征； 将所述第一融合特征分别通过第二频谱域信息处理单元和第二Mamba层，获得对应的第二频谱特征和第二空间特征； 将所述第二频谱特征和第二空间特征进行特征拼接后经过第三卷积层，获得第二融合特征； 将所述第二融合特征分别通过第三频谱域信息处理单元和第三Mamba层，获得对应的第三频谱特征和第三空间特征； 将所述第三频谱特征、所述第三空间特征和所述第二频谱特征进行特征拼接后经过第四卷积层，获得第三融合特征； 将所述第三融合特征分别通过第四频谱域信息处理单元和第四Mamba层，获得对应的第四频谱特征和第四空间特征； 将所述第四频谱特征、所述第四空间特征和所述第一频谱特征进行特征拼接后经过第五卷积层，获得第四融合特征； 将所述第四融合特征分别通过第五频谱域信息处理单元和第五Mamba层，获得对应的第五频谱特征和第五空间特征； 将所述第五频谱特征、所述第五空间特征和所述初始图像特征进行特征拼接后经过第六卷积层，获得最终的融合特征。

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