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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;中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利一种黑土地侵蚀沟识别方法、系统、电子设备及存储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：CN120726494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511196588.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种黑土地侵蚀沟识别方法、系统、电子设备及存储介质是由温艳茹;朱冰雪;李思佳;周惠龙;杨婧;宋开山;吴文斌设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种黑土地侵蚀沟识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及土壤侵蚀沟信息探测技术领域，具体提供一种黑土地侵蚀沟识别方法、系统、电子设备及存储介质，通过轻量级的多尺度特征融合网络对输入图像中的侵蚀沟进行提取，多尺度特征融合网络主要由局部特征提取模块、全局特征提取模块和特征融合模块组成，局部特征提取模块主要用于提取边缘、宽度、形态变化等局部纹理特征，全局特征提取模块主要用于提取分布、走向和相邻关系等全局结构特征，并通过特征融合模块进行逐层融合传递，实现了不同域特征融合，最后对特征图进行解码输出。相较于传统方法，本发明在侵蚀沟的分割精度和提取结果连续性上具有显著提升，克服了传统方法存在的长沟提取连续性差、短沟识别准确率低等弊端。

本发明授权一种黑土地侵蚀沟识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种黑土地侵蚀沟识别方法，其特征在于，包括： 构建多尺度特征融合网络，所述多尺度特征融合网络包括： 局部特征提取模块和全局特征提取模块，其中，所述局部特征提取模块包括N个串联的CNN编码器层，利用N个串联的CNN编码器层对输入图像逐层进行下采样和提取局部特征；所述CNN编码器层包括串联的深度可分离卷积层和卷积注意模块，所述深度可分离卷积层用于对输入图像进行下采样，降低特征维度，所述卷积注意模块通过通道注意机制和空间注意机制对输入图像中侵蚀沟的特征进行动态加权； 所述全局特征提取模块包括N个Transformer编码器层，其中第一Transformer编码器层通过空间池化降低输入图像的特征维度，获取全局特征，非第一Transformer编码器层通过高效自注意机制提取全局特征；所述Transformer编码器层的前馈网络包括：两个1×1卷积，并在两个1×1卷积之间设有两个并联的深度可分离卷积层； 第一Transformer编码器层包括重叠补丁合并层、空间池化层和前馈网络；非第一Transformer编码器层包括重叠补丁合并层、高效自注意机制层和前馈网络； 相同层序的CNN编码器层和Transformer编码器层之间设有一个特征融合模块，所述特征融合模块将相同层序的CNN编码器层和Transformer编码器层输出的局部特征和全局特征进行融合，生成侵蚀沟特征图，并将侵蚀沟特征图作为下一层Transformer编码器层的输入； 对N层特征融合模块输出的侵蚀沟特征图进行解码，获取侵蚀沟。

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;中国科学院东北地理与农业生态研究所，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”。

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