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龙图腾网获悉中国人民解放军空军航空大学申请的专利遥感图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质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：CN117763186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311639624.3，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权遥感图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质是由于光;孙晓锐;孙文邦设计研发完成，并于2023-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感技术领域，具体为遥感图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质，遥感图像分类方法，包括以下步骤：基于原始遥感数据，采用卫星云图分析方法和地表温度映射技术，进行微气候特征的综合分析，采用K均值聚类分析算法进行数据分类，生成综合气候特征数据集；本发明的有益效果为通过整合K均值聚类、自适应直方图均衡化、卷积神经网络、长短期记忆网络和全卷积网络算法，能够有效地识别地理模式和监测异常气候事件，同时优化地表分类，结合高斯滤波、MODIS云检测算法和数据同化技术，深度预处理原始数据，提升数据质量，丰富信息内容，利用长短期记忆网络和时间序列分析技术，有效预测和响应气候变化。

本发明授权遥感图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于原始遥感数据，采用卫星云图分析方法和地表温度映射技术，进行微气候特征的综合分析，采用K均值聚类分析算法进行数据分类，生成综合气候特征数据集； 基于所述综合气候特征数据集，采用对比度限制的自适应直方图均衡化方法和卷积神经网络技术，进行图像质量优化，生成图像质量优化结果； 基于所述图像质量优化结果，采用分形维数计算方法，进行遥感图像地理模式的识别和分析，生成复杂模式识别数据； 基于所述复杂模式识别数据，采用长短期记忆网络和时间序列分析技术，进行时间序列的异常模式检测，生成异常气候事件分析报告； 基于所述异常气候事件分析报告，采用全卷积网络对图像的语义分割进行地表分类，生成地表类型分类图； 所述综合气候特征数据集包括温度、湿度、云量分布数据，所述图像质量优化结果具体为光照、对比度和清晰度改进的遥感图像，所述复杂模式识别数据包括地理特征、气候变化数据，所述异常气候事件分析报告具体为非常规气候和潜在环境风险，所述地表类型分类图包括城市、农田、森林，多地表覆盖的遥感图像。

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