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龙图腾网获悉中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所申请的专利融合遥感影像时空谱信息的深度学习水稻种植区提取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：CN120279415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510349814.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权融合遥感影像时空谱信息的深度学习水稻种植区提取方法是由段四波;刘天娇;李召良;闵肖肖;赵红伟;刘念唐;张有智设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合遥感影像时空谱信息的深度学习水稻种植区提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合遥感影像时空谱信息的深度学习水稻种植区提取方法，包括以下步骤：步骤1：构建Sentinel‑2影像光谱特征和纹理特征的时间序列；步骤2：建立融合光谱‑时间‑空间特征的图像集；步骤3：构建CTH‑Net混合深度学习模型；CTH‑Net混合深度学习模型包括：CNN分支、Transformer分支、TSSF模块、残差模块、Dropout正则化和全连接层；通过优化光谱‑时间‑空间多维数据融合方法，实现遥感影像光谱、时间和空间特征的高效集成。CTH‑Net引入时空谱融合TSSF模块和残差模块，显著提升模型在复杂景观中提取水稻的能力。结果表明，CTH‑Net在水稻提取的accuracy、precision、recall和F1score上均达到99.69％，且在单季稻、双季稻和撂荒地等不同类别上表现稳定。

本发明授权融合遥感影像时空谱信息的深度学习水稻种植区提取方法在权利要求书中公布了：1.一种融合遥感影像时空谱信息的深度学习水稻种植区提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建Sentinel-2影像光谱特征和纹理特征的时间序列； 步骤2：建立融合光谱-时间-空间特征的图像集；首先，从时间序列的起始时间点开始，提取每个像素在所有波段上的值，并将这些波段值组成一维特征向量；随着时间序列的推进，在每个后续时间点重复这个过程，确保完整记录每个像素的时间信息；最终，将从19个时间点获得的一维特征向量整合成一个二维矩阵，并将其转换为一个19×25的灰度图像，其中每个像素值代表特定时间点的光谱或空间特征；最终构成一个多维特征数据集； 步骤3：构建CTH-Net混合深度学习模型；CTH-Net混合深度学习模型包括：CNN分支、Transformer分支、TSSF模块、残差模块、Dropout正则化和全连接层； 在CTH-Net中，图像样本输入到CNN分支和Transformer分支；CNN分支提取各个时间点的局部空间和光谱特征组合；Transformer分支用于从输入数据中提取全局空间-时间-光谱特征； CTH-Net引入了一个具有多级注意力机制的时空谱融合TSSF模块，用于整合CNN分支提取的局部特征和Transformer分支提取的全局特征；TSSF模块嵌入空间注意力SA机制，SA机制计算平均池化特征和最大池化特征，并通过3×3卷积层学习重要区域的权重，最后使用Sigmoid激活函数进行归一化； 所述残差模块通过促进复杂特征表示的学习，有效缓解了深度网络中常见的梯度消失问题； Dropout正则化进一步增强模型的泛化能力并降低过拟合风险； 通过所述全连接层将提取的特征映射到类别空间，并利用softmax函数将输出转换为概率分布，以有效处理土地覆盖类型的多样性。

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中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街12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”。