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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利基于深度学习空谱超分的水稻白叶枯病遥感精细监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：CN118644779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410759859.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习空谱超分的水稻白叶枯病遥感精细监测方法是由刘围围;王耀;孙伟伟设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习空谱超分的水稻白叶枯病遥感精细监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习空谱超分的水稻白叶枯病遥感精细监测方法，包括：获取影像数据，并对所述影像数据进行预处理；通过联合空间‑光谱分辨率增强模型，增强影像数据的空间分辨率和光谱分辨率，获取空‑谱分辨率增强图；分析影像的空间‑光谱特征，实现水稻病害分类。本发明的有益效果是：本发明通过有效融合光谱与纹理信息，显著提高了病害检测的精度，能够准确识别细微病害特征；并且，本发明利用可学习的纹理提取结构使得模型能够适应不同的数据特征，增强了模型在多样化数据上的泛化能力；本发明还通过优化的网络结构和注意力机制减少了不必要的计算，提升了病害检测的效率。

本发明授权基于深度学习空谱超分的水稻白叶枯病遥感精细监测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习空谱超分的水稻白叶枯病遥感精细监测方法，其特征在于，包括：S1、获取影像数据，并对所述影像数据进行预处理；S2、通过联合空间-光谱分辨率增强模型，增强影像数据的空间分辨率和光谱分辨率，获取空-谱分辨率增强图；S2中，所述增强影像数据的空间分辨率，表示为：SR1＝Conv+ReLUupRDBConv+ReLULR1LR2′＝Conv+ReLULR2Q＝VGGupLR2′K＝V＝VGGAdaINupx2LR2+noise1,w1SR2＝SoftAttentionQ,HardAttentionK,V其中，LR1为分辨率为10m哨兵波段的低分辨率影像；LR2为分辨率为20m哨兵波段的低分辨率影像；Q为经过VGG特征提取后的结果，K、V为风格迁移和VGG特征提取之后的结果，RDB代表为密集残差块，Conv+ReLU为卷积和ReLU操作，SR1为LR1得到的升尺度特征，SR2为LR2得到的升尺度特征；VGG为VGG特征提取结构，AdaIN为AdaIN算法，SoftAttention为软注意结构，HardAttention为硬注意力结构；S3、分析影像的空间-光谱特征，实现水稻病害分类；S3包括：S301、通过3D卷积、分组卷积和点卷积对输入的空-谱分辨率增强图以及低分辨率图像进行初步的特征提取；S302、采用注意力机制来捕捉序列中不同位置之间的细微关系，并引入交互信息；S303、通过线性层将提取的特征映射到输出类别的分数，以实现精确分类。

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