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龙图腾网获悉国家卫星海洋应用中心申请的专利一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测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：CN121033690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511174717.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测方法是由郭振宇;刘英杰;刁宁辉;唐冯;吴奎桥设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测方法，应用于图像处理与深度学习技术领域。包括以下步骤：收集SAR图像数据并对图像进行标注，构建样本数据库；搭建基于深度编解码网络的水域检测模型，包括Encoder模块、Decoder模块以及自适应聚焦金字塔模块；对水域检测模型进行训练以及测试，计算水域检测率和虚警率，评估模型性能；将模型应用于实际SAR图像水域检测任务中。本发明能够更精准地提取SAR图像中不同尺度的水域特征，极大地提升分割边界的准确度，从而显著提高水域检测的精度；对山脉阴影、沼泽、农田暗斑等复杂地物干扰具有更强的抗干扰能力，可以应用于多种卫星的SAR图像检测任务。

本发明授权一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度编解码网络的SAR图像水域检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据准备：收集SAR图像数据并对图像进行标注，构建水域训练测试样本数据库，对数据进行预处理； S2、模型构建：搭建基于深度编解码网络的水域检测模型，包括Encoder模块、Decoder模块以及自适应聚焦金字塔模块； S3、模型训练：使用样本数据库中的训练集对水域检测模型进行训练，采用随机梯度下降算法优化网络，通过反向传播更新权重； S4、模型测试与评估：使用样本数据库中的测试集对训练好的水域检测模型进行测试，计算水域检测率和虚警率，评估水域检测模型的性能； S5、实际应用：将满足性能要求的水域检测模型应用于实际SAR图像水域检测任务中； 自适应聚焦金字塔模块设置在Encoder模块与Decoder模块之间，自适应聚焦金字塔模块由多个尺度的自适应聚焦单元组成，每个自适应聚焦单元包括聚焦操作和扩散操作；聚焦操作通过自适应权重分配机制，对不同区域的特征进行加权，突出与水域相关的特征信息；扩散操作将聚焦后的特征在空间上进行扩散传播，自适应聚焦金字塔模块处理后的特征送入Decoder模块与原有的特征融合，共同参与分割预测过程； 聚焦操作利用注意力机制计算每个像素位置在不同通道上的重要性权重，然后对特征图进行加权处理，使得与水域特征紧密相关的区域得到增强，减少无关信息的干扰；扩散操作通过卷积核大小和步长的精心设计，让特征信息在局部区域内扩散，使得相邻像素之间能够共享特征，从而更好地捕捉水域的整体形状和纹理特征，不同尺度的聚焦扩散单元捕捉不同大小水域的细节，从微观到宏观全面提升对水域特征的理解和表达能力。

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