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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利基于单幅遥感影像的变化检测方法及装置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：CN118447037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410446279.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于单幅遥感影像的变化检测方法及装置是由陈晋;唐凯;陈学鸿设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单幅遥感影像的变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：公开了基于单幅遥感影像的变化检测方法及装置。其方法中，获得变化事前的遥感影像；对变化事件前遥感影像进行自编码网络训练，并将K‑means算法应用于自编码网络的中间层特征进行聚类，从而生成变化事件前遥感影像的聚类图；在每个聚类图的类别中，根据自编码网络的中间层特征进行多元高斯建模，以得到变化事件前遥感影像每个类别的特征分布信息；获取到变化事件后的遥感影像，并输入到训练好的自编码网络提取中间层特征；将中间层特征结合变化事件前的聚类图，在每个类别中计算与变化事件前的特征分布信息的马氏距离；对变化事件后的全图马氏距离进行阈值分割，以得到“变化”和“非变化”的二值变化图。

本发明授权基于单幅遥感影像的变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于单幅遥感影像的变化检测方法，其特征在于，其包括以下步骤： 步骤1，获得变化事件前的遥感影像； 步骤2，对变化事件前的遥感影像进行自编码网络训练，其中，自编码网络由7层全连接层构成，每层神经元个数为[256,128,64,32,64,128,256]，训练时将遥感影像分割成不重叠的图像块，损失函数设置为输入的图像块与网络输出图像块的均方误差MSE，在训练到第5轮时，将网络的第4层的中间层特征输出，然后应用K-means算法对特征进行聚类，从而生成变化事件前遥感影像的聚类图； 步骤3，由于自编码网络训练的输入为不重叠的图像块，因此得到的聚类图空间分辨率小于遥感影像，基于密集连接的马尔科夫条件随机场算法对聚类图的空间分辨率进行细化，以得到遥感影像空间分辨率的聚类图； 步骤4，在每个聚类图的类别中，对遥感影像通过自编码网络提取到的中间层特征进行多元高斯建模，即计算每个类别特征的均值向量和协方差矩阵，以得到变化事件前遥感影像每个类别的特征分布信息； 步骤5，获取到变化事件后的遥感影像，并输入到训练好的自编码网络提取中间层特征； 步骤6，基于变化事件后的影像中间层特征和事件前的聚类图，在每个类别中计算变化事件后中间层特征与变化事件前的特征分布信息的马氏距离以及得到全图马氏距离； 步骤7，对变化事件后的全图马氏距离进行阈值分割，大于阈值的像元赋值为1表示变化，小于阈值的像元赋值为0表示非变化，以得到变化和非变化的二值分类图。

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