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龙图腾网获悉上海辰山植物园申请的专利多光谱与可见光的遥感影像融合分割方法、系统及介质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：CN120472333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510941249.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权多光谱与可见光的遥感影像融合分割方法、系统及介质是由严靖;闫小玲;蒋敏;祁哲晨设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多光谱与可见光的遥感影像融合分割方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及植被遥感识别技术领域，具体涉及多光谱与可见光的遥感影像融合分割方法、系统及介质。方法包括：构建包括可见光分支编码器、多光谱分支编码器、多尺度特征融合模块以及共享解码器的双分支模型；将可见光数据输入可见光分支编码器得到空间特征图；将多光谱数据输入多光谱分支编码器得到光谱特征图；多尺度特征融合模块对输入的特征图施加通道‑空间联合注意力权重，再按照尺度分别进行通道拼接，再采用1×1卷积将特征图压缩至原始通道数，再施加通道注意力权重，得到多尺度融合特征序列；共享解码器对多尺度融合特征序列进行解析，输出目标检测区域的入侵植物分割掩膜图像，实现复杂背景下高鲁棒性的入侵植物识别。

本发明授权多光谱与可见光的遥感影像融合分割方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.多光谱与可见光的遥感影像融合分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标检测区域的可见光数据以及多光谱数据； 构建双分支模型，所述双分支模型包括可见光分支编码器、多光谱分支编码器、多尺度特征融合模块以及共享解码器； 将可见光数据输入双分支模型的可见光分支编码器，提取得到多尺度的空间特征图； 对多光谱数据的每个通道独立进行3×3卷积操作，得到逐通道卷积后的特征图； 对逐通道卷积后的特征图进行1×1卷积操作，得到逐点卷积后的特征图； 对逐点卷积后的特征图进行四级下采样操作，提取得到多尺度的光谱特征图； 将多尺度的空间特征图以及光谱特征图输入多尺度特征融合模块，对输入的特征图施加通道-空间联合注意力权重以动态调节多光谱与可见光特征的权重分配，再对加权后的特征图按照尺度分别进行通道拼接，采用1×1卷积将拼接后的特征图压缩至原始通道数，再对压缩后的融合特征图施加通道注意力权重，得到多尺度融合特征序列； 将多尺度融合特征序列输入共享解码器，对多尺度融合特征序列进行解析，输出目标检测区域的入侵植物分割掩膜图像； 其中，对输入的特征图施加通道-空间联合注意力权重以动态调节多光谱与可见光特征的权重分配，包括： 对输入的特征图的每个通道分别进行全局平均池化以及最大池化，得到两个1×1×C的通道描述符，其中C表示通道数； 构建共享的两层全连接网络，第一层全连接网络的通道数压缩为Cr，第二层全连接网络的通道数为C，其中r为预设压缩比例； 将两个1×1×C的通道描述符输入共享的两层全连接网络，并采用Sigmoid函数生成第一通道注意力权重； 将第一通道注意力权重与输入的特征图逐通道加权以突出红边以及近红外波段，得到第一加权特征图； 对第一加权特征图沿通道维度进行全局平均池化与最大池化，得到两个H×W×1的空间描述符，其中H表示高，W表示宽； 两个H×W×1的空间描述符沿通道维度进行拼接； 对拼接结果进行7×7卷积操作，并采用Sigmoid函数归一化后生成空间注意力权重； 将空间注意力权重与第一加权特征图逐像素相乘以突出入侵植物分布区域，得到第二加权特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海辰山植物园，其通讯地址为：201600 上海市松江区佘山镇中国科学院上海辰山植物科学研究中心辰花路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。