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龙图腾网获悉阿坝州自然资源与科技信息研究所申请的专利一种山地牧场要素提取方法及系统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：CN121190892B 。

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：202511746160.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种山地牧场要素提取方法及系统是由张晓锋;熊海霞;左世祥;余娟;张倩;陈建华;郑自强;王炳乾;张洪吉;宋馨平;杨晨成;陈青松;马硕;颜霜霜设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种山地牧场要素提取方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及遥感信息处理与地理信息系统技术领域，公开了一种山地牧场要素提取方法及系统，旨在解决现有遥感影像分类局部细节感知和多尺度信息融合能力不足的问题。本发明通过对遥感影像预处理；提取并转换为多通道二维影像的多维光谱‑空间联合特征；构建并训练集成局部感知增强模块与跨层特征融合模块的改进的Swin‑UNet模型；利用该模型进行山地牧场要素分类；并动态评估草畜平衡。通过采用上述技术方案，本申请可显著提升分类精度、空间连续性与鲁棒性，有效支撑草畜平衡的动态评估与科学管理。

本发明授权一种山地牧场要素提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种山地牧场要素提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取遥感影像数据并进行预处理，生成多时相、高精度且统一辐射与几何特性的遥感影像数据集； S2，基于所述预处理后的遥感影像数据集，提取光谱特征、地形特征、纹理特征及区域聚合特征，构建综合性光谱-空间联合特征数据集； S3，对所述光谱-空间联合特征数据集进行一维序列到二维影像的转换，生成具有多通道特征的二维影像输入数据； S4，构建并训练改进的Swin-UNet模型，所述改进的Swin-UNet模型包括一个编码器、一个瓶颈模块、一个解码器以及若干跳跃连接，其中，所述编码器集成有局部感知增强模块，所述解码器集成有跨层特征融合模块； S5，使用训练完成的所述改进的Swin-UNet模型对所述二维影像输入数据进行山地牧场要素分类，以获得高精度的牧场要素分类图； S6，基于所述牧场要素分类图，进行草畜平衡动态评估，确定所述山地牧场的草畜平衡状态等级； 所述区域聚合特征为多尺度分割区域第一主成分均值； 所述局部感知增强模块LPEM的结构包括： 一个特征输入接口，用于接收来自滑窗变换器模块的特征图； 一个多分支膨胀卷积单元，其包含多个并行的卷积分支，每个分支采用3x3的深度可分离卷积，并设置不同的膨胀率，以捕获不同尺度的局部上下文信息； 自适应空间特征融合单元，其利用一个空间注意力机制来动态强调特征图中局部重要的空间区域； 通道拼接层，用于将所述多分支膨胀卷积单元的输出与所述自适应空间特征融合单元的输出在通道维度上进行拼接； 1x1卷积层，用于对拼接后的特征进行通道维度压缩和特征融合，并作为所述LPEM的特征输出; 所述跨层特征融合模块CLFFM的结构包括： 编码器特征输入接口，用于接收来自编码器对应阶段的特征图； 解码器上采样特征输入接口，用于接收来自解码器前一阶段上采样后的特征图； 通道对齐模块，其通过一个1x1卷积层对来自编码器特征输入接口的特征图进行通道数调整，使其与来自解码器上采样特征输入接口的特征图的通道数相匹配； 空洞空间金字塔池化ASPP模块，其接收所述通道对齐后的编码器特征图和所述解码器上采样特征图作为输入，并通过多个并行分支聚合多尺度上下文信息； 通道拼接层，用于将所述ASPP模块的各个分支的输出在通道维度上进行拼接； 1x1卷积层，用于对拼接后的特征进行通道维度压缩和特征融合； 加权求和模块，用于将所述ASPP模块融合后的特征与所述解码器上采样特征图进行加权求和； 通道-空间注意力模块，接收所述加权求和后的特征作为输入，并生成精炼后的特征图，并作为所述CLFFM的特征输出； 所述S4构建并训练一种改进的Swin-UNet模型，具体如下： 所述编码器由四个阶段组成，每个阶段包括一个区块合并层和一个或多个滑窗变换器模块STB，每个STB之后均连接一个局部感知增强模块LPEM； 所述瓶颈模块位于所述编码器和所述解码器之间，由一个区块合并层和一个或多个滑窗变换器模块组成； 所述解码器由四个阶段组成，每个阶段包括一个区块扩展层和一个或多个滑窗变换器模块，每个解码器阶段均包含一个跨层特征融合模块CLFFM； 所述若干跳跃连接分别用于将所述编码器每个阶段的特征图传输至所述解码器对应阶段的所述CLFFM； 所述改进的Swin-UNet模型的输出层为一个1x1卷积层和一个Softmax激活函数层。

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