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龙图腾网获悉农业农村部大数据发展中心申请的专利一种基于改进U2-Net网络模型的省级冬小麦遥感识别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：CN119107563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411213598.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于改进U2-Net网络模型的省级冬小麦遥感识别方法是由陈媛媛;陈昕然;陈曦炜;吴梦娟;周立俊;韩巍;焦为杰;胡华浪;崔宇;王丹琼;陶双华设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进U2-Net网络模型的省级冬小麦遥感识别方法在说明书摘要公布了：本申请属于卫星遥感技术领域，具体涉及一种基于改进U2‑Net网络模型的省级冬小麦遥感识别方法，包括以下步骤：S1、数据获取与预处理；S2、样本量计算与样本绘制；S3、搭建模型并进行模型训练；S4、对上述模型进行精度评价；S5、冬小麦面积提取；S6、结果误差验证；本申请基于改进U2‑Net网络模型的省级冬小麦遥感识别方法对U2‑Net网络结构增加了多尺度通道注意力机制，可融合作物的空间、光谱等不同尺度的特征，同时可以自适应地对多维度通道注意力权重进行特征重标定，以学习更丰富的高层次语义信息，提高图像识别准确率，最终构建出省级尺度的冬小麦样本数据集和深度学习遥感识别模型。

本发明授权一种基于改进U2-Net网络模型的省级冬小麦遥感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U2-Net网络模型的省级冬小麦遥感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待测区域冬小麦的光学遥感影像，并对所述光学遥感影像进行预处理，其中，所述待测区域为省级别的区域；S2、从预处理后的光学遥感影像中选取预定数量的原始样本影像，再将所述原始样本影像分散至预定数量的样本框内，并进行滑窗裁剪处理，随后采用面向对象方法进行影像分割并结合目视解译完成样本绘制，得到样本数据集；S3、将样本数据集进行数据增广，并将增广后的样本数据集分为训练集和验证集，随后搭建改进U2-Net网络模型，并采用所述训练集对所述改进U2-Net网络模型进行训练，其中，所述改进U2-Net网络模型是在原U2-Net网络模型中的前三个编码器模块之后加入多尺度通道注意力模块，所述多尺度通道注意力模块包括：depth-wise卷积，其用于聚合局部信息，并且其输出将作为注意力权值对输入进行重加权；多分支depth-wise卷积，其用于捕获多尺度上下文信息，并且其输出将作为注意力权值对输入进行重加权；卷积，其用于在通道维度进行相关性建模，并且其输出将作为注意力权值对输入进行重加权；S4、通过所述验证集对步骤S3中训练后的改进U2-Net网络模型进行精度评价，若达到精度要求则进行步骤S5，若未达到精度要求则返回步骤S2和S3，检查样本绘制以及对改进U2-Net网络模型进行调整优化，直到达到要求；S5、将所述步骤S4得到的改进U2-Net网络模型应用到待测区域冬小麦的光学遥感影像上逐景进行预测，提取冬小麦分布区域，再将所有景影像的提取结果进行拼接从而得到所述待测区域的冬小麦分布图。

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