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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于注意力机制的土地变化类型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：CN116152669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211542600.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于注意力机制的土地变化类型检测方法及装置是由李世华;刘玉婷设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的土地变化类型检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的土地变化类型检测方法及装置，该方法包括：获取训练双时相SAR数据和训练双时相光学数据；将训练双时相SAR数据进行第一预处理得到第一训练数据，将训练双时相光学数据进行第二预处理得到第二训练数据；将第一训练数据和第二训练数据输入至预设神经网络中进行训练；获取待检测区域的双时相SAR数据和双时相光学数据，并将双时相SAR数据进行第一预处理得到第一数据，将双时相光学数据进行第二预处理得到第二数据；将第一数据和第二数据输入至训练好的预设神经网络中，从而得到土地变化类型识别检测结果，实现了快速准确地对土地变化类型进行检测，且无需复杂方程式，其适用性较高。

本发明授权一种基于注意力机制的土地变化类型检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的土地变化类型检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练区域的训练双时相SAR数据和训练双时相光学数据，所述训练双时相SAR数据和训练双时相光学数据是一一对应的； 将所述训练双时相SAR数据进行第一预处理得到第一训练数据，将所述训练双时相光学数据进行第二预处理得到第二训练数据； 双时相SAR数据和训练双时相SAR数据均为双时相全极化SAR数据，所述第一预处理具体包括： 根据输入数据的极化分解方式提取SAR特征影像，所述输入数据具体为训练双时相SAR数据或所述双时相SAR数据； 将所述SAR特征影像做对数比值从而获取特征差异影像； 将所述特征差异影像进行标准化； 将进行标准化后的特征差异影像依次进行裁剪和重采样； 所述第二预处理具体包括： 将所述训练双时相光学数据依次进行辐射标定、大气校正和配准得到一级训练数据； 根据所述一级训练数据制作对应的矢量标签数据； 将所述矢量标签数据中各土地变化类型赋予属性，所述属性包括未变化属性、耕地变果园属性、耕地变道路属性、裸地变建筑用地属性和其他变化属性； 将赋予属性后的矢量标签数据进行栅格化得到对应的单通道标签图像； 将所述单通道标签图像转换为多通道的RGB标签图像； 将所述RGB标签图像进行依次裁剪和重采样； 将所述第一训练数据和第二训练数据输入至预设神经网络中进行训练，其中，所述预设神经网络为基于注意力模块和U-Net网络建立的神经网络； 获取待检测区域的双时相SAR数据和双时相光学数据，并将双时相SAR数据进行所述第一预处理得到第一数据，将所述双时相光学数据进行第三预处理得到第二数据； 所述第三预处理具体包括： 将所述双时相光学数据依次进行辐射标定、大气校正和配准后得到一级数据； 将所述一级数据依次进行裁剪和重采样； 将所述第一数据和第二数据输入至训练好的预设神经网络中，从而得到土地变化类型识别检测结果，其中，所述训练区域和所述待检测区域为相同地形地貌特征的区域。

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