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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于知识蒸馏的多光谱遥感图像超分辨率重建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：CN118537225B 。

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：202410698994.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于知识蒸馏的多光谱遥感图像超分辨率重建方法及系统是由郭子璇;赵思远;毕美华;胡淼;滕旭阳;麻佳慧;陈璇;黄百荣;陈烨设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的多光谱遥感图像超分辨率重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的多光谱遥感图像超分辨率重建方法及系统，方法如下：步骤1：引入非重建光谱域中的高分辨率波段作为先验知识构建训练集。步骤2：构建教师‑学生离线蒸馏网络，其中教师网络复杂度高但重建质量好，学生网络轻量级且重建质量略低，二者网络架构相同但残差块数量不同；步骤3：将学生网络输出的超分辨率遥感图像分别与教师网络输出及标签计算损失，形成教师监督损失和数据监督损失，二者按权相加计算总损失。步骤4：通过总损失反向传播训练学生网络。步骤5：利用训练好的学生网络模型提升多光谱遥感图像的低分辨率波段至最高分辨率波段。本发明能够有效降低计算成本和模型复杂度，以更好地适应实际应用需求。

本发明授权基于知识蒸馏的多光谱遥感图像超分辨率重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识蒸馏的多光谱遥感图像超分辨率重建方法，其特征是按如下步骤：步骤1：获取多光谱遥感图像并实施数据预处理；步骤2：引入非重建光谱域中的高分辨率波段作为先验知识构建超分辨率重建训练集；步骤3：构建基于多光谱遥感图像的教师-学生离线蒸馏网络，设计轻量级学生网络，其与教师网络架构相同；步骤4：构建面向多光谱遥感图像的知识蒸馏框架，将步骤2所述的训练集输入步骤3所述的教师网络及学生网络中，分别输出超分辨率遥感图像，并将二者进行损失计算，作为教师监督损失即知识蒸馏损失；将学生网络输出的超分辨率遥感图像与训练集标签进行损失计算，作为数据监督损失，将教师监督损失与数据监督损失按权重相加计算出总损失；步骤4中，教师监督损失、数据监督损失都使用均方根误差RMSE进行计算，教师监督损失作为知识蒸馏损失，以实现知识蒸馏的操作；总损失作为网络训练误差，更新迭代训练后得到最终的学生网络模型，具体表示为：L＝αLDS+βLTS 其中，L为总损失函数，n为迭代次数，LDS为数据监督损失、LTS为教师监督损失，和分别为学生输出图像、教师输出图像和真实标签图像，α和β是平衡不同方面损失的权重系数；步骤5：采用步骤2所述训练集，引入步骤4所述的总损失作为损失函数进行反向传播，训练学生网络；步骤6：将多光谱遥感图像作为输入，通过步骤5中训练完成的学生网络，将低分辨率波段提升至光谱域中最高分辨率波段。

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