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龙图腾网恭喜吉林农业大学申请的专利一种基于Mamba的遥感图像作物分类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：CN119418141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510024531.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法是由陈红兵;冯一哲;王坤;廖明瑞;翟浩廷;李臣爽;温长吉;张宇博设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像数据处理技术领域，尤其为一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法。该方法包括输入层、预处理模块、ENVI嵌入模块、3D卷积层、EMA通道注意力模块、MambaBlock模块、UperNet解码器和输出层，MambaBlock通过独特的结构设计实现了高效的特征提取和信息融合，NDVI嵌入模块通过独特的算法设计将NDVI信息融入图像，提高了模型的分类精度和计算效率。本发明不仅提高了作物分类的精度，还优化了模型的计算效率，适合大规模遥感图像处理任务，具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：使用包含红色通道和近红外通道、分辨率高于20米的多光谱遥感影像，使用ENVI软件为图像标注作物信息，然后切割为边长为128像素的方形小块；S2：构建MambaBlock模块，该模块使用Mamba提取语义特征，使用卷积辅助提取局部特征；S3：构建基于Mamba的遥感图像作物分类模型，使用NDVI信息弱化非耕地特征，使用EMA通道注意力模块捕获通道间的依赖关系，使用三个MambaBlock模块分别和三个EMA通道注意力模块残差链接，每对残差的输出分别进入下一模块和UperNet解码头；S4：UperNet解码头利用所得三个层次的特征基于语义分割方法进行作物分类；所述基于Mamba的遥感图像作物分类模型包括模型结构：输入层，用于接收遥感图像；预处理模块，用于对输入图像进行标准化处理；NDVI嵌入模块，用于嵌入NDVI信息，抑制非耕地像素；3D卷积层，采用三维卷积操作初步提取图像的局部特征和通道特征；EMA通道注意力模块，通过指数移动平均EMA机制加强不同通道之间的信息交流，提高模型对关键特征的感知能力，用于捕获通道间依赖关系，增强不同通道间的信息交互；MambaBlock模块，MambaBlock通过独特的结构设计实现了高效的特征提取和信息融合；UperNet解码器，该解码器负责将高级语义信息与低级细节信息结合，生成最终的分类结果；输出层，输出分类结果，用于标识图像中的耕地区域；所述预处理模块包括：标准化单元，用于对输入图像进行标准化处理；裁剪单元，用于对图像进行裁剪，以适应模型128×128像素的输入尺寸；所述3D卷积层卷积核大小为3×3×3；所述基于Mamba的遥感图像作物分类模型首先由输入层接收图像，由预处理模块进行标准化处理并进行裁剪，确保输入模型的图像符合要求；标准化后的图像进入NDVI嵌入模块融合NDVI信息，然后进入3D卷积层初步提取通道和局部信息；3D卷积层的输出进入EMA通道注意力模块捕获通道间的特征，此后，以此进入三对MambaBlock模块与EMA通道注意力模块的残差连接，前两个残差连接的输出分别进入下一对残差块和UperNet解码头，第三个残差连接的输出进入UperNet解码头；UperNet解码头根据三种不同尺度的特征图使用语义分割技术得出分类结果；所述NDVI嵌入模块首先根据红通道和近红外通道计算NDVI矩阵，其中NIR代表近红外通道，R代表红通道，NDVI代表计算所得NDVI矩阵： ；随后将该矩阵由[-1,1]归一化至[0,1]区间内，其中代表归一化后的矩阵： ；然后将所得归一化矩阵提升对比度，其中代表提升对比度后的矩阵： ；最后将所得提升对比度后的矩阵与输入逐元素相乘，再将相乘后的矩阵与输入相加得出嵌入输出，其中OUT代表最终输出的结果，代表全部输入，为一个大于0的任意常数，用以修正原始输入的参与量，的默认值为0.6： 。

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