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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司台州供电公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司申请的专利基于多源特征融合的SAR影像洪涝区域提取方法及系统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：CN121685571B 。

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：202610196468.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于多源特征融合的SAR影像洪涝区域提取方法及系统是由喻谦;李辉;王晓飞;傅潇天;杨茜;许楚航;张学鹏;饶涵宇;金益迥;沈文远;陈翔;洪道鉴;张乾;余大成;宁俊保设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源特征融合的SAR影像洪涝区域提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于多源特征融合的SAR影像洪涝区域提取方法及系统，属于遥感灾害监测技术领域，所述提取方法应用于包括影像处理模块、模型训练模块和洪涝区域提取模块的系统中，具体为：对SAR影像进行预处理，并提取对应极化物理特征和时序异常特征，结合预设标签数据构建洪涝学习样本，以对融合残差网络的U型网络进行训练学习，获取预训练模型；基于迁移学习，几何目标场景调整预训练模型，获取洪涝区域识别模型；基于洪涝区域识别模型，输出目标SAR影像对应的洪涝区域掩膜图。本发明在融合多维度特征的基础上引入迁移模型，结合改进U型网络架构，有效提高了洪涝区域的识别提取精度，避免漏检误检风险，且适配性较高。

本发明授权基于多源特征融合的SAR影像洪涝区域提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源特征融合的SAR影像洪涝区域提取方法，其特征在于，包括： 对SAR影像进行预处理，基于预处理后的SAR影像提取极化物理特征和时序异常特征，结合预设标签数据构建洪涝学习样本； 通过洪涝学习样本对融合残差网络的U型网络进行训练学习，获取预训练模型； 基于迁移学习，结合目标SAR影像对应的目标场景调整预训练模型，获取洪涝区域识别模型； 基于洪涝区域识别模型，输出目标SAR影像对应的洪涝区域掩膜图； 所述基于预处理后的SAR影像提取极化物理特征和时序异常特征，包括： 获取预处理后SAR影像的单视复数数据，基于单视复数数据构建双极化散射矩阵，并将散射矩阵转换为目标矢量； 基于目标矢量计算对应的相干矩阵，对相干矩阵进行特征值分解，获取极化物理特征； 获取历史时相的预处理后SAR影像中的地面距离检测数据，以地面距离检测数据为历史基线数据集，计算地面距离检测数据中每个像素的后向散射系数均值和标准差； 基于当前时相的预处理后SAR影像，结合计算到的散射系数均值和标准差计算当前时相的预处理后SAR影像中每个像素的时序异常分数，结合时序异常分数阈值识别时序异常特征，其中， 在时序异常分数低于时序异常分数阈值时，被识别为时序异常特征。

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国网浙江省电力有限公司台州供电公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：318001 浙江省台州市椒江区中心大道809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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