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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种结合特征融合和强化差异的遥感影像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：CN115908254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211274636.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种结合特征融合和强化差异的遥感影像变化检测方法是由杜行奇设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合特征融合和强化差异的遥感影像变化检测方法在说明书摘要公布了：一种结合特征融合和强化差异的遥感影像变化检测方法，包括以下步骤：两期遥感影像进行预处理后输入模型，通过下采样通道提取两期遥感影像特征并计算强化差异特征图；将两通道最高层特征及其差异特征级联作为上采样输入，在上采样过程中建立辅助上采样通道将特征融合至主上采样通道，并将下采样中的各尺度强化差异特征和浅层特征级联到上采样相应层；将上采样最后一层输出经过反卷积和Sigmoid操作后得到影像变化概率图，并使用基于二元交叉熵和Dice的混合损失函数，根据真实影像变化标签计算损失，通过反向传播算法更新网络最终生成变化检测结果图。本发明能够有效的提取两期遥感影像更丰富、细致的特征，可以得到相对其他网络精度更高的变化检测结果。

本发明授权一种结合特征融合和强化差异的遥感影像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合特征融合和强化差异的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：首先对两期遥感影像预处理，然后将两期影像分别输入到两个采用相同参数的下采样通道中来提取影像特征；并在下采样的过程中获取两个通道的不同尺度强化差异特征； 步骤2：将两个通道通过下采样得到的特征，以及最后一次下采样得到的强化差异特征进行级联操作，将级联后的影像特征作为两上采样通道的输入部分；在上采样过程中，将两下采样通道各尺度浅层特征、各尺度特征的强化差异特征，以及辅助上采样通道的特征通过短连接级联到上采样相同尺度特征层； 步骤3：上采样操作结束后，将最后一层上采样的输出经过一次反卷积和Sigmoid操作后得到影像变化概率图，并使用基于二元交叉熵和Dice的混合损失函数，根据真实影像变化标签计算损失，通过反向传播算法不断更新网络参数，经过多次迭代得到相对参数最优模型并生成最终变化检测结果图； 在步骤1中，通过两个下采样通道来提取特征，并考虑两下采样通道的差异特征，具体如下： 1将通道1中的五个下采样卷积模块记作T1i，i=1,2,3,4,5，第i个卷积模块T1i的输入和输出分别记作T1iIn和T1iOut；首个卷积模块T11的输入为X1，即T11In=X1，之后的卷积模块T1i的输入T1iIn为MAXT1i-1Out，MAX表示最大池化操作； 2将通道2中的五个下采样卷积模块记作T2i，i=1,2,3,4,5，第i个卷积模块T2i的输入和输出分别记作T2iIn和T2iOut；首个卷积模块T21的输入为X2，即T21In=X2，之后的卷积模块T2i的输入T2iIn为MAXT2i-1Out，MAX表示最大池化操作； 3在两通道下采样的同时，将两个通道各个尺度的特征生成强化差异特征STCAi，通过下式确定： ； ； ； 其中i=1,2,3,4,5，T1iOut为通道1第i个下采样卷积模块的输出，T2iOut为通道2第i个下采样卷积模块的输出，Pi1表示通道1第i个卷积模块的输出特征图，Pi2表示通道2第i个卷积模块输出的特征图，STCAi表示两卷积通道生成的第i个强化差异特征图。

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