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龙图腾网获悉北京吉威数源信息技术有限公司申请的专利一种多光谱与SAR数据融合的方法、介质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：CN120355592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510837573.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种多光谱与SAR数据融合的方法、介质及系统是由张建凯;崔成玲;陈凤;曹鑫宇;孙志伟;何清;李利云设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多光谱与SAR数据融合的方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多光谱与SAR数据融合的方法、介质及系统，属于电数字数据处理技术领域，本发明通过构建低分辨率SAR影像与降质多光谱影像的训练集，以原始多光谱影像作为监督标签，设计包含特征提取、特征融合及图像重建模块的深度网络架构。采用瓦片式样本训练策略优化网络参数，在预测阶段将空间配准后的多光谱影像与高分辨率SAR影像输入训练好的网络，输出空间分辨率提升且光谱信息完整的融合影像。该方法利用注意力机制实现异质数据特征的自适应融合，通过降质‑重建的监督学习策略保持光谱完整性，有效解决了多光谱影像空间分辨率低与SAR数据融合过程中光谱信息失真的技术问题。

本发明授权一种多光谱与SAR数据融合的方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种多光谱与SAR数据融合的方法，其特征在于，包括：构建深度学习训练集时将SAR影像下采样至多光谱影像相同空间分辨率，得到低分辨率SAR影像；对多光谱影像先执行下采样操作再执行上采样操作，得到降质多光谱影像；将原始多光谱影像作为模型训练标签；将低分辨率SAR影像与降质多光谱影像裁切为固定大小瓦片训练样本；设计包含特征提取模块、特征融合模块及图像重建模块的深度融合网络；利用瓦片训练样本训练深度融合网络，采用多目标融合质量评估方程组在网络训练阶段对所述特征融合模块进行动态优化；预测时处理待融合多光谱影像与高分辨率SAR影像为一致空间范围并输入训练好的深度融合网络；通过深度融合网络输出融合多光谱影像；其中，融合质量评估方程组包括结构一致性方程、光谱保真度方程、纹理增强方程、全局相关性方程以及融合判定方程，所述深度融合网络的训练过程包括：首先从融合多光谱影像中提取多项特征表示，包括融合多光谱影像梯度图、融合多光谱影像各波段均值、融合多光谱影像局部熵值以及融合多光谱影像特征向量；然后将提取的提取多项特征表示与原始多光谱影像和高分辨率SAR影像的对应特征通过所述融合质量评估方程组进行计算，得到结构一致性指数、光谱保真度指数、纹理增强指数以及全局相关性指数；之后通过融合判定方程将得到的四个指数整合为融合质量判定值，作为网络训练中所述特征融合模块参数优化指标； 所述结构一致性方程用于评估所述融合多光谱影像与所述高分辨率SAR影像之间结构信息保持程度，输入包括所述融合多光谱影像梯度图、所述高分辨率SAR影像梯度图、局部窗口大小、边缘强度阈值以及结构权重参数，输出是结构一致性指数； 所述光谱保真度方程用于评估所述融合多光谱影像与所述原始多光谱影像之间光谱信息保持程度，输入包括所述融合多光谱影像各波段均值、所述原始多光谱影像各波段均值、波段权重向量、光谱角距离阈值以及色彩失真容忍度，输出是光谱保真度指数； 所述纹理增强方程用于量化融合过程中从所述高分辨率SAR影像引入纹理细节增强程度，输入包括所述融合多光谱影像局部熵值、所述原始多光谱影像局部熵值、所述高分辨率SAR影像局部熵值、纹理复杂度参数以及尺度因子，输出是纹理增强指数； 所述全局相关性方程用于评估所述融合多光谱影像与所述原始多光谱影像和所述高分辨率SAR影像全局相关程度，输入包括所述融合多光谱影像特征向量、所述原始多光谱影像特征向量、所述高分辨率SAR影像特征向量、特征维度权重以及相关阈值，输出是全局相关性指数。

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