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龙图腾网获悉中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心申请的专利一种基于卫星遥感的矿山露天开采区智能识别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：CN116883864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202311088340.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于卫星遥感的矿山露天开采区智能识别方法是由喻光明;薛彦萍;王新华;周卫军;陆文超;谢亘设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星遥感的矿山露天开采区智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于卫星遥感的矿山露天开采区智能识别方法，通过卷积神经网络，快速且准确地对矿山区域进行智能化提取的有效方法。首先，对原始影像进行辐射校正与大气校正；其次，将校正后的影像进行预处理，进行PCA降维和影像裁剪，同时记录裁剪坐标；然后，将预处理后的影像使用训练好的YOLOv5检测矿山大致区域；然后，对YOLOv5检测出矿山区域的影像使用U‑net++做分割，提取出精细化的矿山轮廓；最后将提取结果融合进原始图像，得到整体的矿山识别结果。使用YOLOv5先检测出矿山大致位置，再用U‑net++精细划分在即确保了速度的同时也能提高识别准确率，可以有效解决矿山区域占比少，正负样本差距过于悬殊的问题。YOLOv5中的CSP模块可以有效降低计算量并提高识别精度，而其多头部的设计也使识别效果摆脱了物体尺寸的限制，对于矿山区域提取，各种面积的矿山区域皆能高效提取。

本发明授权一种基于卫星遥感的矿山露天开采区智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星遥感的矿山露天开采区智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取原始遥感影像，对影像进行校正；步骤2：对校正后的遥感影像做图像预处理，包括波段降维、图像增强和图像裁剪；步骤3：使用带有Transformerblock的YOLOv5对处理好的影像做目标检测，提取出矿山区域并自适应输出目标范围；步骤4：使用U-net++对YOLOv5检测出的有矿山区域的部分做图像分割，提取出矿山的精细轮廓；步骤5：将提取结果融合到裁剪前的大尺寸影像中，得到最终结果； 步骤2中，对图像预处理的具体步骤为：步骤2.1：使用主成分分析PCA对多波段降维，使之通道数降为3，利于后续使用YOLOv5提取目标；步骤2.2：使用图像增强增加图像信息，减少噪声干扰，应用的图像增强方式有：图像随机旋转、翻转、平移、剪切、直方图均衡化和马赛克增强；其中，随机旋转的范围是-45度到45度，随机剪切最大比例为0.2，马赛克增强采用4张图片增强为1张马赛克图的方式；步骤2.3：图像裁剪，裁剪尺寸为256、416或448的任一像素，便于卷积神经网络识别，在步骤5还原大尺寸影像之前，将图像尺寸裁剪成固定的大小，裁剪时记录裁剪的相对坐标，即其左上角与右下角在原始影像中的行列数，将裁剪后的影像按照原始大尺寸影像存放在不同文件夹中； 训练YOLOv5的步骤如下：步骤3.1，制作数据集：首先，使用ENVI标记出对矿山的感兴趣区域ROI，输出为XML文件；其次，使用Python提取出XML文件中的地理坐标，使用GDAL将地理坐标转换为像素坐标；然后，对大比例尺影像做PCA降维与影像裁剪，在裁剪大尺寸影像同时记录下裁剪的行列坐标，结合大尺寸影像的裁剪坐标与针对矿山的像素坐标，计算出裁剪后影像的相对像素坐标，行列最大值都在裁剪尺寸范围内，每个ROI区域赋予单独一个ID；最后，对每个ID提取符合YOLO格式的矩形框标签，输出为txt格式；使用Focalloss计算使用YOLOv5检测目标的损失，以平衡矿山区域和背景的类别极度不平衡问题；Focalloss的公式如下：其中，y0和y1分别代表二分类中的正负样本真实值，即矿山区域和背景标记值，p0和p1表示YOLOv5网络输出的预测值，是一个可调节因子,当其为0时，Focalloss退化为二分类交叉熵损失函数;使用SGD作为优化器，初始学习率设置为0.01，权值衰减系数为0.001，动量为0.93；步骤3.2，使YOLOv5的detect识别文件夹中步骤2.2中的影像，对检测出有矿山区域的影像做自适应裁剪并保存；其中，检测时的置信度阈值为0.5，自适应裁剪是根据目标大小判断裁剪需求，对小目标自适应到给定最小范围再裁剪，避免裁剪目标区域过少，导致U-net++不能有效提取特征，影响下一步分割的实现。

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