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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种地学知识引导的SAR影像深度学习洪水制图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：CN119516357B 。

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：202411464814.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种地学知识引导的SAR影像深度学习洪水制图方法及系统是由张齐;胡翔云设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地学知识引导的SAR影像深度学习洪水制图方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地学知识引导的SAR影像深度学习洪水制图方法及系统，包括：分别获取应用区域在发生洪水前和洪水后的SAR影像并进行预处理；分别对洪水前后的SAR影像进行多尺度地物特征的提取；并将提取的初始多尺度特征从空间域转换到频率域，在频率域进行全局关联性建模和滤波处理后将其恢复到空间域，量化洪水前后SAR影像间的差异性并生成初始洪水概率图；从洪水前、后多尺度地物特征中学习并提取高质量的多尺度差异特征，将生成的多尺度差异特征进行串联得到综合差异特征集；以差异特征集作为输入生成最终二值化的洪水图。本发明不仅计算效率快，可操作性强，而且洪水制图的准确性和自动化程度高，易于实现且可扩展性强。

本发明授权一种地学知识引导的SAR影像深度学习洪水制图方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种地学知识引导的SAR影像深度学习洪水制图方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：分别获取应用区域在发生洪水前和洪水后的SAR影像，并对其进行预处理； 步骤2：采用深度卷积神经网络模型分别对洪水前后的SAR影像进行多尺度地物特征的提取； 步骤3：将步骤2中提取的洪水前后SAR影像的多尺度地物特征从空间域转换到频率域，在频率域内采用自注意力机制建模低频信号的全局关联性，并对高频信号进行滤波处理；全局关联性建模和滤波处理之后，将特征从频率域恢复到空间域，得到增强的洪水前后多尺度地物特征； 步骤4：结合现有地学知识，采用双时相影像差异度量模型量化洪水前后SAR影像之间的差异性，并生成初始的洪水概率图P0； 步骤5：构造洪水概率图引导的差异特征提取模块，并以步骤3中获得的增强后的洪水前、后多尺度地物特征作为输入，基于构造的洪水概率图引导的差异特征提取模块提取多尺度高质量差异特征； 步骤6：将步骤5中生成的多尺度高质量差异特征以串联的方式进行整合，得到用于最终洪水制图的差异特征集并以差异特征集作为输入，采用多层感知器MLP作为分类器生成最终二值化的洪水图。

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