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龙图腾网获悉珠海欧比特宇航科技股份有限公司申请的专利一种遥感影像变化检测类样本库的处理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：CN115830297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211541397.6，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种遥感影像变化检测类样本库的处理方法是由颜军;李先怡;徐红;蒋晓华;孙昕;李莎设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像变化检测类样本库的处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感影像变化检测类样本库的处理方法，方法包括：获取实验区域内的多源遥感影像；根据所述多源遥感影像，对待处理影像进行影像预处理，得到预处理后的目标影像；根据获取的不同时相的历史影像与所述目标影像之间的变化情况，在所述目标影像中标注出变化区域；对所述目标影像进行采样操作，调整遥感影像中图像块的尺寸和滑动间隔，构建得到自建样本库；采用深度学习网络模型对所述自建样本库中的样本数据进行训练，得到变化检测模型。本发明实施例的效率高，有效利用小型样本库充分提取遥感影像变化类的深层特征，实现网络参数的优化更新，可广泛应用于遥感影像信息处理技术领域。

本发明授权一种遥感影像变化检测类样本库的处理方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像变化检测类样本库的处理方法，其特征在于，包括： 获取实验区域内的多源遥感影像； 根据所述多源遥感影像，对待处理影像进行影像预处理，得到预处理后的目标影像； 根据获取的不同时相的历史影像与所述目标影像之间的变化情况，在所述目标影像中标注出变化区域； 对所述目标影像进行采样操作，调整遥感影像中图像块的尺寸和滑动间隔，构建得到自建样本库； 采用深度学习网络模型对所述自建样本库中的样本数据进行训练，得到变化检测模型；其中，所述变化检测模型用于对遥感影像进行变化检测；所述样本数据中的遥感影像标注有变化区域； 所述根据获取的不同时相的历史影像与所述目标影像之间的变化情况，在所述目标影像中标注出变化区域，包括： 将多时相遥感影像进行分块处理，滤除遥感图像中没有变化的区域； 选取目标双时相影像导入标注软件，并在所属标注软件中为所述目标双时相影像配置相同参考空间后，新建标签矢量图层； 将新时相影像图层与旧时相影像图层进行比对，确定并标注出影像中的变化区域，构建变化区域的标签图层； 对变化区域的标签图层的属性表进行完善补充； 将完善补充后的标签图层转换为栅格并输出，得到新的双时相遥感影像、旧的双时相遥感影像和变化标签栅格图； 所述方法还包括对所述变化检测模型进行模型质量评估，并根据所述模型质量评估的结果对所述变化检测模型进行再训练的步骤，该步骤具体包括： 对所述变化检测模型的精度评估指标、召回率评估指标、F1分数评估指和IOU函数的评估指标进行计算； 根据所述精度评估指标、召回率评估指标、F1分数评估指和IOU函数的评估指标，当各个评估指标的数值不满足模型质量要求时，调整所述自建样本库中的样本数据，对所述变化检测模型进行再训练，直至所述变化检测模型的各个评估指标满足所述模型质量要求。

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