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龙图腾网获悉阿坝州自然资源与科技信息研究所申请的专利基于预训练模型和特征蒸馏模型的湿地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：CN120687520B 。

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：202511189963.5，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权基于预训练模型和特征蒸馏模型的湿地制图方法及系统是由左世祥;王炳乾;张晓锋;张倩;余娟;陈建华;崔富强设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练模型和特征蒸馏模型的湿地制图方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感信息处理技术领域，具体涉及基于预训练模型和特征蒸馏模型的湿地制图方法及系统。方法包括：获取多个不同遥感参数的遥感影像，从所述遥感影像获取像元；将对应位置的所述像元的不同遥感参数组合，得到参数序列；将所述参数序列输入第一模型；通过所述第一模型将所述参数序列转换为多维图像，通过预训练模型和轻量化模型对多维图像语义分割，得到像元终极特征，通过分类器对所述像元终极特征分类，得到所述像元的湿地类别；所述轻量化模型通过对所述预训练模型基于光谱特征和空间特征进行知识蒸馏得到；将所述湿地类别和对应的所述像元的位置导入地理信息系统制作湿地类型图，实现了使用较少样本对湿地景观的准确分类的技术效果。

本发明授权基于预训练模型和特征蒸馏模型的湿地制图方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于预训练模型和特征蒸馏模型的湿地制图方法，其特征在于，包括： 获取多个不同遥感参数的遥感影像，从所述遥感影像获取像元；将对应位置的所述像元的不同遥感参数组合，得到参数序列；将所述参数序列输入第一模型； 通过所述第一模型将所述参数序列转换为多维图像，通过预训练模型和轻量化模型对所述多维图像语义分割，得到像元终极特征，通过分类器对所述像元终极特征分类，得到所述像元的湿地类别；所述轻量化模型通过对所述预训练模型基于光谱特征和空间特征进行知识蒸馏得到； 所述语义分割包括：通过预训练模型对所述多维图像提取深度特征，通过轻量化模型对所述深度特征增强，提取像元终极特征；将所述参数序列通过残差网络与所述像元终极特征融合，得到新的所述像元终极特征，将新的所述像元终极特征作为所述分类器的输入； 将所述湿地类别和对应的所述像元的位置导入地理信息系统制作湿地类型图。

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阿坝州自然资源与科技信息研究所，其通讯地址为：623000 四川省阿坝藏族羌族自治州汶川县威州镇较场街下段27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”。

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