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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种极端暴雨洪涝灾害受损房屋遥感提取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：CN120635741B 。

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：202510775301.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种极端暴雨洪涝灾害受损房屋遥感提取方法及系统是由江威;李蓉;庞治国;严登华;杨思全;孙洪泉;尚毅梓;黄诗峰;刘思妤;陈长军;付俊娥;刘杰;覃湘栋;赵耀设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端暴雨洪涝灾害受损房屋遥感提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种极端暴雨洪涝灾害受损房屋遥感提取方法及系统，涉及遥感图像智能处理领域，该方法包括利用多源高分辨率遥感数据，获取关键目标房屋受灾前后时空基准一致的遥感影像数据；构建融合光谱和纹理特征的房屋关键目标多模态遥感特征集，采用主成分方法和动态权重分配方法实现多特征的降维和融合；针对不同房屋类型，提出顾及几何结构的高分遥感房屋样本标记方法，采用高斯混合模型实现房屋样本概率测度，形成房屋要素样本库；采用基于改进的深度学习模型，对特征进行训练，构建房屋遥感智能提取模型；结合训练模型和多模态遥感数据，分别实现灾前和灾后的房屋关键目标自动提取，并采用变化分析检测方法，确定受损房屋目标。

本发明授权一种极端暴雨洪涝灾害受损房屋遥感提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种极端暴雨洪涝灾害受损房屋遥感提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用多源高分辨率遥感数据，获取关键目标房屋受灾前后时空基准一致的遥感影像数据； 基于获取的遥感影像数据，构建融合光谱和纹理特征的房屋关键目标多模态遥感特征集； 针对不同房屋类型，对基于顾及几何结构的高分遥感房屋样本进行标记，其中，进行高分遥感房屋样本标记以计算多类型房屋相似概率； 所述计算多类型房屋相似概率，其具体为： 构建层次化几何特征空间，其中，几何特征包括表示房屋面积的一级特征、表示房屋的长宽比的二级特征以及表示房屋形状指数的三级特征； 基于构建的层次化几何特征空间，构建房屋类型判别规则； 基于构建的房屋类型判别规则，对每类房屋类型构建高斯混合模型，并对高斯混合模型进行训练，以对多类型房屋几何原型进行建模； 基于多类型房屋几何原型的建模结果，通过计算新的遥感影像中每个候选区域，得到每个候选区域的特征向量属于每一类的后验概率； 根据最大后验概率原则，赋予房屋类型标签，得到预测的房屋类型标签； 获取真实的房屋类型标签，并将真实的房屋类型标签与预测的房屋类型标签进行对比，利用对比结果修正高斯混合模型，完成对多类型房屋相似概率的计算； 利用标记的高分遥感房屋样本，并结合房屋关键目标多模态遥感特征集，训练并构建基于深度学习的房屋智能提取模型； 利用训练后的房屋智能提取模型，确定极端暴雨洪涝灾害后受损房屋情况，完成对受损房屋遥感的提取。

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