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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种结合语义信息的遥感影像高程预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：CN114821192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210557539.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种结合语义信息的遥感影像高程预测方法是由张永生;王自全;戴晨光;王涛;于英;尚大帅;江志鹏;程彬彬;吕可枫;闵杰;张磊设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合语义信息的遥感影像高程预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于地理信息技术领域，具体涉及一种结合语义信息的遥感影像高程预测方法，包括：高程提取网络模型包括共享权重编‑解码器、语义预测分支和高程预测分支；共享权重编‑解码器用于对单视角遥感影像进行执行地物分类任务和高程预测任务，从中学习到地物分类任务提取的语义信息和高程预测任务提取的几何信息之间存在的先验关系，利用所述先验关系获得特征向量；将特征向量中除最后一个通道的数据输入语义预测分支以获得地物分类结果；将特征向量中最后一个通道的数据输入高程预测分支以获得高程预测结果。由此，用以解决使用单视角遥感影像进行高程预测时存在精确度低的问题。

本发明授权一种结合语义信息的遥感影像高程预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合语义信息的遥感影像高程预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取单视角遥感影像，并输入至高程提取网络模型中，以得到单视角遥感影像的高程预测结果和地物分类结果； 高程提取网络模型利用单视角遥感影像以及与单视角遥感影像相应的数字高程模型和地物分类结果作为训练集进行训练得到，且高程提取网络模型包括共享权重编-解码器、语义预测分支和高程预测分支； 共享权重编-解码器用于对单视角遥感影像执行地物分类任务和高程预测任务，从中学习到地物分类任务提取的语义信息和高程预测任务提取的几何信息之间存在的先验关系，利用先验关系获得特征向量；共享权重编-解码器的解码器用于仿照U-Net接收编码器输出的不同尺度特征，且包括四层结构，每层结构均包括依次连接的转置卷积、激活函数、转置卷积后的填充操作、按照步长组合进行边缘填充的操作、第一分步卷积、激活函数、按照步长组合进行边缘填充的操作、第二分步卷积和激活函数，第一分步卷积为在x方向上执行卷积核为3,1的卷积，第二分步卷积为在y方向上执行卷积核为1,3的卷积； 将特征向量中除最后一个通道的特征数据输入语义预测分支进行提取语义特征，获得地物分类结果；将特征向量中最后一个通道的特征数据输入高程预测分支进行提取高程特征，获得高程预测结果。

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