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龙图腾网获悉重庆地质矿产研究院申请的专利基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途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：CN120388297B 。

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：202510266448.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途遥感识别方法是由王钟书;张滔;潘勇卓;郑财贵;邓春;向晓军;王珺颖;刘双爽;田茂强;赵丽云;翟子豪;李亚非;杨先彬;何权;成玉姝设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途遥感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途遥感识别方法，通过制作耕地种植用途遥感智能识别样本数据，设计包括残差生成器、实例变形与偏移对齐、缺失图斑找回与边界规范、偏移对齐与缺失找回结果综合这四个部分的GDSSC模型，设置GDSSC模型训练参数并对模型进行训练优化，训练后模型的测试验证。实现相对于影像小片，噪声小片中耕地目标有偏移旋转未对齐的进行变形纠正、有多余错误的进行移除、有缺失遗漏的进行找回，同时实现耕地种植用途的语义识别，最终生成和影像完全对应匹配的耕地种植用途分割结果，无需耗费人力物力制作大规模耕地种植用途遥感智能识别样本，具有实际应用价值。

本发明授权基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途遥感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史噪声矢量自修正的耕地种植用途遥感识别方法，其特征在于，包括： S1、针对目标区域划分训练区和测试区，收集训练区和测试区的高分辨率遥感影像、历史耕地矢量，对所述高分辨率遥感影像进行几何精校正和像素级位置配准，对所述历史耕地矢量规整属性为粮食作物、非粮食作物和未耕种； S2、基于训练区的高分辨遥感影像，对训练区规整属性后的历史耕地矢量进行人工目视修正，得到训练区的耕地种植用途地表真值矢量，并转为和高分辨遥感影像相同分辨率的耕地种植用途地表真值栅格； S3、基于训练区的所述高分辨遥感影像、规整属性后的历史耕地矢量和耕地种植用途地表真值栅格制作训练样本，得到影像小片、耕地种植用途噪声小片和耕地种植用途地表真值标签小片； S4、构建自监督修正语义分割模型，所述自监督修正语义分割模型包括残差生成器、实例变形与偏移对齐单元、缺失图斑找回与边界规范单元、偏移对齐与缺失找回结果综合单元，并通过所述影像小片、噪声小片和标签小片对其训练； S5、构建所述自监督修正语义分割模型中的偏移对齐纠正分支； S6、构建所述自监督修正语义分割模型中的缺失图斑检测找回分支； S7、分别对所述自监督修正语义分割模型中的偏移对齐纠正分支和缺失图斑检测找回分支进行训练，直至符合需求并保留所述自监督修正语义分割模型的结构和配置参数； S8、对测试区的高分辨率遥感影像、历史耕地矢量重复步骤S1和S3，得到测试区的高分辨率影像小片和噪声小片，将测试区的高分辨率影像小片和噪声小片输入所述偏移对齐纠正分支，得到偏移纠正对齐后的分割图和缺失目标分割图，并将测试区的高分辨率影像小片和缺失目标分割图输入到所述缺失图斑检测找回分支，得到规范化后的缺失目标找回图，最后对偏移纠正对齐后的分割图和规范化后的缺失目标找回图按像素逻辑或叠加，对每一组高分辨率影像小片和噪声小片经过训练后的自监督修正语义分割模型的输出结果进行横向纵向拼接，获得与测试区的高分辨率遥感影像匹配的耕地种植用途识别分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆地质矿产研究院，其通讯地址为：401120 重庆市渝北区空港新城兰馨大道111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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