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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种遥感影像沙漠灌木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：CN119314052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411499602.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种遥感影像沙漠灌木提取方法是由张文杰;刘浩;程勇;何佳信;邵昊云;王伟;杨元建;白森;王帅欣;赵鹏展设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像沙漠灌木提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种遥感影像沙漠灌木提取方法，基于EfficientNet‑B0基线模型进行改进得到了FETNet模型，在编码器部分保留基线模型中预定义的原始架构，在编码器和解码器跳跃连接处引入EdgeViT模块，增强模型的全局感知能力，在解码器部分引入FEM模块以确保空间细节信息的保留，使得最终生成的沙漠灌木分割结果更加精确和细致，将预处理后的遥感影像输入FETNet模型，使用随机梯度下降优化器、余弦退火策略和交叉熵损失函数进行模型训练，得到FETNet模型的最优权重，将FETNet模型与常规模型对比，在相同的测试条件下，本发明在遥感影像沙漠灌木分割任务中的所有评估指标均取得了最优结果。

本发明授权一种遥感影像沙漠灌木提取方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像沙漠灌木提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集沙漠区域内的遥感影像，对遥感影像进行预处理，得到沙漠灌木数据集，并划分为训练集、验证集和测试集，所述沙漠灌木数据集中包含小目标灌木和大尺度灌木区域； 2构建FETNet模型，所述FETNet模型以EfficientNet-B0模型作为基线模型，包括编码器和解码器，所述编码器保留基线模型预定义的原始架构，在编码器和解码器跳跃连接处引入EdgeViT模块，在EdgeViT模块中，本地聚合通过深度卷积整合邻近标记的本地信息；稀疏注意力在全局范围内提供少量有代表性的标记，通过自注意力机制促进远距离信息共享；局部传播利用转置卷积将学习到的全局上下文信息从代表性标记传播到邻近标记，使得EdgeViT模块在提取小目标灌木的同时识别大尺度灌木区域；在所述解码器之间引入FEM模块，FEM模块共有4个分支，每个分支首先对输入的特征图像进行1×1卷积运算，以初步调整通道数，准备后续处理；第一个分支采用残差结构，保留小目标的关键特征信息；其他三个分支执行级联标准卷积运算，在中间两个分支上增加纹理卷积层，使得提取的特征图能够保留更多的上下文信息，提升小目标灌木检测的准确性，得到FETNet模型； 3对FETNet模型进行训练，设定初始学习率，选用交叉熵损失函数并使用随机梯度下降法寻找损失函数最小化参数配置，将训练集输入FETNet模型开始训练，在每轮训练后将验证集输入FETNet模型，评估FETNet模型性能，记录评估指标及每轮训练的模型权重；所述评估指标包括像素精度、平均像素精度、F1分数、频率加权交叉重叠和平均交并比中的一个或多个； 4达到设定的训练轮次后，选取评估指标最优的对应FETNet模型训练轮次的模型权重作为最优权重，将最优权重应用于测试集，生成沙漠灌木分割提取结果。

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