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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像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：CN121033692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511200126.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像提取方法是由王欣;吴宇;尹力辰;杨成德设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像提取方法，属于地表水资源影像提取领域，包括步骤：获取覆盖冰川区的多光谱遥感影像和数字高程模型数据，进行数据预处理；搭建包含主干网络、颈网络和检测头的YOLOv12实例分割模型，构建改进YOLOv12分割模型；进行模型训练与优化；通过优化后的分割模型对地表水资源分割提取；分割完成后处理，最终生成优化后的多类别地表水资源分布图。本发明基于改进的YOLOv12网络架构，通过融合视觉、卷积块注意力模块以及空间到深度卷积技术，对遥感影像中的冰川区地表水资源进行综合自动提取，有效应对冰雪高反射、冰裂隙、石冰川复杂纹理以及边缘模糊难题，提升分割精度。

本发明授权一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的冰川区地表水资源分布影像提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，多源数据预处理： S11，波段合成：获取覆盖冰川区的多光谱遥感影像和数字高程模型数据，将多光谱遥感影像进行波段合成，利用数字高程模型数据对多光谱遥感影像进行地形校正，将多光谱遥感影像统一至相同分辨率，同时计算增强型植被指数、土壤调节植被指数，冰川区包括冰川、冰湖、积雪、石冰川区域； S12，归一化差值指数计算：基于S11校正后的多光谱遥感影像进行归一化差值指数计算，计算归一化差异雪指数和归一化水体指数； S13，标签格式转换：获取冰川区地表水资源的矢量数据，将冰川区水资源矢量数据的矢量边界标签转换为COCO格式的标签； S14，影像切片与配对：将多光谱遥感影像与其对应的转换后的标签进行裁剪； S15，数据增强：将裁剪后的多光谱遥感影像作为训练集，针对训练集中样本的空间分布和特征，进行数据增强； S16，样本筛选：根据目标面积阈值过滤裁剪后的多光谱遥感影像； S17，辐射校正：对不同时期的多光谱遥感影像进行辐射校正，将多光谱遥感影像的波段影像及所计算的指数影像进行线性归一化处理； S2，搭建包含主干网络、颈网络和检测头的改进YOLOv12分割模型： S21，主干网络优化：采用CSPDarknet53作为主干，在保留原始网络前三个阶段结构的基础上，于第4阶段引入ViT全局上下文模块； S22，特征重校准：在主干网络各阶段的输出末端串联卷积块注意力模块CBAM，进行特征重校准； S23，空间-深度变换下采样：将原YOLOv12模型网络中下采样卷积操作替换为空间到深度卷积以及标准卷积的组合结构； S24，多尺度分割头：在改进YOLOv12的输出端设置3个检测分割头，对应不同下采样倍数的特征层； S3，模型训练与优化：将多源数据预处理得到的多光谱遥感影像作为输入数据，将多光谱遥感影像对应的转换后的标签作为监督信号，对改进的YOLOv12分割模型进行训练；采用改进的YOLOv12分割模型框架中的边界框回归损失、分类损失和分割损失的加权和作为总损失函数，利用随机梯度下降算法优化改进的YOLOv12分割模型参数；在训练过程中引入F1-score评价指标平衡精确率和召回率，并结合平均精度mAP监控改进的YOLOv12分割模型性能，调整学习率及正负样本权重；训练直至验证集上的F1-score指标收敛提升不显著时，输出最终的分割模型； S4，地表水资源分割提取：将待分析的冰川区多光谱遥感影像经过预处理后输入S3中训练好的最终的分割模型，利用分割模型对多光谱遥感影像中的地表水资源目标进行检测与实例分割，得到包括冰川、冰湖、积雪、石冰川在内的各目标的分割掩膜图；结合分割模型输出的边界框坐标和掩膜，对每个目标实例进行定位和分类标识； S5，结果后处理：对分割模型输出的初始分割结果执行边界优化，将每类目标的分割掩膜转换为矢量多边形，平滑轮廓去除锯齿状噪声；针对相邻且属于同一目标的分割多边形进行合并消除碎片化分割，删除面积低于预设阈值的孤立误检区域，最终生成优化后的多类别地表水资源分布图。

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