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龙图腾网获悉南京市测绘勘察研究院股份有限公司申请的专利一种遥感影像场景级变化检测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：CN116012702B 。

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：202211553744.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种遥感影像场景级变化检测方法是由林聪;傅俊豪;方宏;徐佳伟;周梦潇;沈雨设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像场景级变化检测方法在说明书摘要公布了：一种遥感影像场景级变化检测方法，包括：1基于主成分分析提取两期影像的前三个主成分分量，使用预训练的VGG‑16提取场景深度特征，利用变化矢量分析法和模糊C均聚类生成场景级伪变化图1；2基于决策树生成两期影像的像素级分类图，利用分类后比较法生成像素级变化图，提出像素级到场景级的转换策略，将像素级变化图转为场景级伪变化图2；3融合伪变化图1和伪变化图2，生成可靠的变化与不变化训练样本；4使用自动选择的样本训练三元变化检测网络；5将所有场景对输入到训练完成的网络中，产生场景级变化检测结果。本发明可以有效获得两期影像语义级别的变化，为城市功能区变化的动态监测提供了一种新方法。

本发明授权一种遥感影像场景级变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像场景级变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：针对同一区域，获取两期的遥感影像，基于主成分分析法提取两期影像的前三个主成分分量作为参量，输入至预训练的VGG-16神经网络以提取两期影像的场景深度特征，并利用变化矢量分析法和模糊C均值聚类生成第一场景级伪变化图； S2：针对步骤S1中两期的遥感影像，基于决策树生成两期影像的像素级分类图，并利用分类后比较法生成像素级变化图，通过像素级到场景级的转换方法，将像素级变化图转为第二场景级伪变化图； S3：融合第一场景级伪变化图和第二场景级伪变化图，生成变化与不变化的训练场景样本； S4：构建三元变化检测网络，并通过步骤S3中的样本进行训练；步骤S4的具体内容如下： 三元变化检测网络包括晚期融合子网络和前期融合子网络； 晚期融合子网络，用于将所述训练场景样本输入至第一基础特征提取模块，经处理后输出至第一Ghost多尺度特征模块中处理，得到第一特征值；同时将所述训练场景样本输入至第二基础特征提取模块，经处理后输出至第二Ghost多尺度特征模块中处理，得到第二特征值；基于第一特征值和第二特征值得到特征差异值，然后输入至第一全局平均池化层中，得到能够体现场景变化概率的特征值，即为晚期融合子网络的样本变化概率值； 前期融合子网络，用于将所述训练场景样本输入至第三基础特征提取模块，经处理后输出至第三Ghost多尺度特征模块中处理，得到第三特征值，然后输入至第二全局平均池化层中，得到能够体现场景变化概率的特征值，即为前期融合子网络的样本变化概率值； 将晚期融合子网络的样本变化概率值和前期融合子网络的样本变化概率值进行特征连接，得到最终的整个三元神经网络的样本变化概率值；综上完成三元变化检测网络的构建和训练； S5：将训练完成后的三元变化检测网络用于其他场景识别，产生场景级变化检测结果。

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