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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;天津航天中为数据系统科技有限公司申请的专利一种结合深度学习和植被指数的卫星影像植被提取方法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：CN119027807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411041278.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种结合深度学习和植被指数的卫星影像植被提取方法是由王晓杰;许军;王利伟;闫皓炜;王森;孙振蓉;燕正亮;孟秀军;方超颖;郑钟楠;黄友聪设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合深度学习和植被指数的卫星影像植被提取方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种结合深度学习和植被指数的卫星影像植被提取方法，所述方法利用植被指数结合深度学习的语义分割网络来优化卫星影像中的植被识别；其以植被指数为输入，通过引入特征增强提取模块，从不同尺度、不同特征层次学习植被的表示，以最优地突出植被信息并抑制水体、土壤、建筑其他信息，提升对植被的识别准确性；本发明能提高植被提取的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种结合深度学习和植被指数的卫星影像植被提取方法在权利要求书中公布了：1.一种结合深度学习和植被指数的卫星影像植被提取方法，其特征在于：所述方法利用植被指数结合深度学习的语义分割网络来优化卫星影像中的植被识别；其以植被指数为输入，通过引入特征增强提取模块，从不同尺度、不同特征层次学习植被的表示，以最优地突出植被信息并抑制水体、土壤及建筑信息，提升对植被的识别准确性； 包括以下步骤； 步骤S1:数据预处理；对收集到的卫星影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和地理校正，以消除影像中的噪声和误差，并对卫星影像中的植被进行像素级的人工标注，获得标签，建立卫星影像植被提取数据集； 步骤S2:构建植被指数数据；使用预处理后的卫星影像数据计算植被指数； 选取植被指数包括归一化差异植被指数NDWI、简化植被指数VARI、可见光红外植被指数VI，组成三通道的植被指数数据，这些指数可以通过计算不同波段之间的比值或差异来获取； 步骤S3：数据归一化：对计算得到的植被指数数据进行归一化处理，使其的值落入0,1范围内,确保输入到神经网络的数据具有相似的尺度和范围，具体如下：首先对于每个通道NDWI、VARI和VI，分别计算其最小值minNDWI、minVARI和minVI,以及最大值maxNDWI、maxVARI和maxVI，然后对每个通道的数据应用如下公式将每个通道的像素值归一到0，1范围内； 步骤S4:构建植被语义分割网络：植被语义分割网络包括特征提取模块、特征融合模块、特征输出模块；将步骤S3生成的经过归一化处理后的植被指数数据作为植被语义分割网络的输入，经过特征提取模块，提取输入图像的深层次特征，并使用特征融合模块融合不同层次的特征，再经过特征输出模块输出卫星影像的植被分割结果； 步骤S5:构建植被语义分割网络的损失函数，为了能够有效解决正负样本不均衡以及难易分类样本之间的不平衡问题，使用改进的Focalloss损失函数； 步骤S6：训练植被语义分割网络，将步骤S3生成的植被指数数据作为植被语义分割神经网络的输入，将步骤S1标注的标签作为输出，训练植被语义分割网络； 步骤S7：识别卫星影像中的植被，具体方法为：将需要待识别的卫星影像，经过步骤S2和步骤S3处理后，输入到步骤S6训练的神经网络中，得到卫星影像识别植被的结果。

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国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;天津航天中为数据系统科技有限公司，其通讯地址为：350007 福建省福州市仓山区复园支路48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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