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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于神经网络与集成学习的水下地形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：CN114926727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210391456.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于神经网络与集成学习的水下地形提取方法是由程亮;楚森森;程俭;张雪东;吴洁;刘东阁;左潇懿;薛清仁设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络与集成学习的水下地形提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络与集成学习的水下地形提取方法，该方法包括以下步骤：采用数字图像处理技术并结合目视解译辅助的方式，对遥感影像数据集进行预处理，并将预处理后的遥感影像和训练样本作为输入数据集；构建基于BP神经网络算法的子学习器，对BP神经网络算法进行训练，并利用训练好的神经网络模型对若干水深反演结果进行生成；基于最小离群度方法确定集成策略；将整个研究区的水深反演结果集进行集成，并对集成后的水下地形图进行精度评估。实现高精度浅海水下地形；通过神经网络与集成学习算法的结合，解决了传统BP神经网络算法在水深反演过程中的鲁棒性较差问题，进一步提升了水深反演精度和可靠性。

本发明授权一种基于神经网络与集成学习的水下地形提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络与集成学习的水下地形提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、预处理：采用数字图像处理技术并结合目视解译辅助的方式，对遥感影像数据集进行大气校正、水陆分离及均值滤波的预处理，并将预处理后的遥感影像和训练样本作为输入数据集；S2、构建子学习器：构建基于BP神经网络算法的子学习器，对BP神经网络算法进行训练，并利用训练好的神经网络模型对若干水深反演结果进行生成；S3、集成策略：基于最小离群度方法确定集成策略；S4、水深反演结果集成：将整个研究区的水深反演结果集进行集成，并对集成后的水下地形图进行精度评估；所述S3中基于最小离群度方法确定集成策略时，每个子学习器均会产生一个水深反演结果，即在每个地理位置上，均产生一个水深反演结果集S＝{d1，d2，…，dl，…，dL}，其中，L为子学习器数量，dl表示第l个反演的水深值，最小离群度的离群度数学公式为： 式中，ODl表示水深值dl的离群度，ODl的值域范围为[0，1]，ODl越大，表示dl与其他水深值的差异越大，即表示dl的离群程度越大，越有可能是噪声；所述S3中的集成策略还包括以下步骤：计算每一个反演结果的离群度，且反演结果S＝{d1，d2，d3，…，dL}的离群度为{OD1，OD2，OD3，…，ODL}；找出最小离群度对应的水深值，且设定最小离群度及其所对应编号p为ODp＝min{OD1，OD2，OD3，…，ODL}，p∈{1，2，3，…，L}，同时将拥有最小离群度的水深值组成新的结果集S‘＝{dp}；新的结果集包含元素数量为N，若N1时，则对S‘＝{dp}求平均值，并将平均值作为集成后水深结果；若新的结果集仅包含1个元素，即N＝1时，则将新的结果集dp作为集成后水深结果。

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