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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于数据增强的土地利用分类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：CN116091918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211678876.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于数据增强的土地利用分类方法及系统是由王海鹰;郑康;秦奋;张慧怡;张华博;赵春红设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强的土地利用分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据增强的土地利用分类方法及系统，涉及土地分类领域，所述方法，包括：获取目标地物图像；将目标地物图像输入土地利用分类模型中，得到目标地物图像的地物类型；土地利用分类模型是采用数据增强地物集合对语义分割网络进行训练得到的；数据增强地物集合，包括：GID数据集、地物合成图和地物合成图对应的地物类型标签图像；地物合成图是将GID数据集输入GauGAN网络得到的；语义分割网络为融合有Dropout层的DeepLabV3+网络。本发明能提高土地利用分类的精度。

本发明授权一种基于数据增强的土地利用分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的土地利用分类方法，其特征在于，包括： 获取目标地物图像； 将所述目标地物图像输入土地利用分类模型中，得到所述目标地物图像的地物类型； 其中，所述土地利用分类模型是采用数据增强地物集合对语义分割网络进行训练得到的； 所述数据增强地物集合，包括：GID数据集、地物合成图和地物合成图对应的地物类型标签图像；所述地物合成图是将所述GID数据集输入GauGAN网络得到的；所述语义分割网络为融合有Dropout层的DeepLabV3+网络； 所述语义分割网络，包括：依次连接的编码器和解码器； 所述编码器用于对输入图像进行特征提取，采用Dropout层对特征提取得到的多尺度特征进行正则化，得到编码特征； 所述解码器用于对所述编码特征进行上采样，采用Dropout层对上采样结果进行正则化，得到解码特征，并采用所述解码特征预测输入图像的地物类型； 所述编码器，包括：依次连接的深度卷积神经网络、空洞空间金字塔池化模块、第一特征融合层、第一Dropout层和第一卷积层； 所述深度卷积神经网络用于对输入的图像进行特征提取，得到第一特征和第二特征；所述第一特征的尺寸小于所述第二特征的尺寸； 所述空洞空间金字塔池化模块，包括：并行的空洞卷积模块和金字塔池化模块；所述空洞卷积模块用于对所述第二特征在不同的空洞率下进行空洞卷积，输出不同尺度的局部特征；所述金字塔池化模块用于对所述第二特征进行全局平局池化，输出全局特征； 所述第一特征融合层用于将不同尺度的局部特征和所述全局特征进行融合，得到多尺度特征； 所述第一Dropout层用于多所述多尺度特征进行正则化处理； 所述第一卷积层用于对所述第一Dropout层正则化处理后的特征进行维度调整，得到编码特征。

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