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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类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：CN120356014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510826410.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类方法是由朱洲;徐凯;李曼;檀艺洋;王云若;史然予设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类方法。本发明包括以下步骤；构建跨场景遥感影像分类数据集；构建基于特征交互的高阶类别原型生成网络；构建基于提示学习的高阶因果提示生成网络；训练并测试基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类方法。与现有技术相比，本发明通过跨场景遥感影像分类网络，解决了现有遥感影像分类任务中，由于不同卫星遥感影像之间存在风格差异，导致难以将源域训练模型迁移至目标域数据集的问题。此外，本发明采用基于高阶原型引导的提示学习方法解耦出了关键因果特征，从而实现了将源域卫星数据上训练的模型有效迁移至目标域卫星数据的创新方法。

本发明授权一种基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 11构建跨场景遥感影像分类数据集：获取源域遥感影像Xs和源域遥感影像分割标签Ys，其中S代表源域；获取目标域xt遥感影像Xt，其中t代表目标域； 12构建基于特征交互的高阶类别原型生成网络：构建输入为遥感影像的高阶特征融合的特征提取模块；通过高阶特征融合的特征提取模块生成类别原型； 121高阶类别原型生成网络包括高阶交互特征提取模块和高阶特征类别原型生成模块； 122设定高阶特征类别原型生成模块，其具体步骤如下； 1221设定源域遥感影像Xs的类别原型生成与存储框架：构建高阶特征交互模块输出的深度特征与样本标签的耦合计算体系，设定原型存储库包含各语义类别的原型向量及其协方差统计量，所述框架按顺序执行以下操作： 12211输入源域遥感影像Xs至高阶特征交互模块提取d维深度特征f； 12212对齐深度特征f与源域遥感影像分类标签Ys，计算每个语义类别的原型向量； 12213生成每个类别的原型协方差矩阵并压缩为半正定张量存储结构； 1222设定类别原型的计算与校验机制； 13构建基于提示学习的高阶因果提示生成网络：通过基于解耦的提示学习将源域和目标域关于类别的高阶因果提示通过梯度下降学习出来；基于解耦的提示学习使用预训练的多模态视觉语言大模型CLIP； 14训练并测试基于高阶原型引导的遥感影像域适应分类方法：通过梯度下降优化基于特征交互的高阶类别原型生成网络参数并更新高阶因果提示，并在目标域遥感影像Xt上测试获得最终分类结果。

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