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龙图腾网获悉中国地质调查局长沙自然资源综合调查中心申请的专利一种多源数据融合与深层特征筛选的湖泊水面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：CN120125928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510021956.8，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种多源数据融合与深层特征筛选的湖泊水面提取方法是由张艺藂;江伟霞;汤媛媛;陈芳芳;王凯华;黄磊;黄万意;龙思佳设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源数据融合与深层特征筛选的湖泊水面提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及湖泊水面提取领域，尤其涉及一种多源数据融合与深层特征筛选的湖泊水面提取方法。该方法包括：对多源遥感数据进行预处理，消除各数据源之间的差异；设计1D‑CNN和HRnet‑AM特征提取模块，从不同数据源的影像中提取光谱特征、纹理特征和形状特征；构建自适应权重量化模块A‑WCM，对多元特征进行融合分析并量化权重；设计冗余剔除模块REM，对冗余或无关的特征进行剔除；采用深层语义融合技术，将各分支提取的特征进行逐层融合与重组；构建决策树最优生长模型OGMT，通过最优路径选择和特征筛选机制，有效降低模型的复杂度。本发明提高了湖泊水面的识别效率和准确性，能够更可靠地捕捉和分析湖泊水面变化，为湖泊生态系统的管理和维护提供有力支持。

本发明授权一种多源数据融合与深层特征筛选的湖泊水面提取方法在权利要求书中公布了：1.一种多源数据融合与深层特征筛选的湖泊水面提取方法，其特征在于，包括： S1、获取多源遥感影像数据，包括Landsat影像数据、Sentinel影像数据、高分及资源卫星影像数据，并对以上影像数据进行预处理，构建训练集； S2、构建MD-DFE神经网络模型，该模型包括差异化并行的1D-CNN和HRnet-AM特征提取模块、自适应权重量化模块、冗余特征剔除模块以及多源特征深层融合模块； 其中，多源特征的提取方法包括：预处理后的Landsat影像数据通过1D-CNN提取光谱特征，预处理后的Sentinel影像数据通过1D-CNN提取纹理特征，预处理后的高分及资源卫星影像数据经多尺度分割后生成影像块，并通过HRnet-AM提取影像块的语义特征；自适应权重量化模块用于量化多源特征的权重；冗余特征剔除模块用于对提取的多源特征进行冗余剔除；多源特征融合模块用于将多源特征权重值与特征列向量求乘积，并通过Concat算法进行多源特征融合； S3、利用训练集对MD-DFE神经网络模型进行训练，提取融合后的特征，将融合的特征输入决策树最优生长模型OGMT中，通过最优路径选择和特征筛选机制，获取节点和阈值，构建决策树分类模型，利用决策树分类模型实现湖泊水面的自动化提取。

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中国地质调查局长沙自然资源综合调查中心，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市宁乡市城郊街道学府路258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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