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龙图腾网获悉重庆英卡电子有限公司申请的专利一种基于无人机与卫片的林地变更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：CN115170962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210791829.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于无人机与卫片的林地变更检测方法是由唐灿;江朝元;曹晓莉;封强;彭鹏;柳荣星;李强设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机与卫片的林地变更检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机与卫片的林地变更检测方法，包括如下步骤：步骤一：取卫片数据集中的一片图像，按卫片图像的经纬度，获取无人机图像数据生成对应的无人机仿卫片图像；步骤二：按无人机图像数据生成的仿卫片图像，对卫片数据进行季节色彩增强处理，使其更贴近无人机仿卫片图像；步骤三:使用改进的Siam‑HRNet深度学习算法，直接得到无人机仿卫片图像与增强处理后的卫片的图像差；步骤四：判断卫片数据集还有没有未处理的卫片数据，如果有，转步骤一；如果没有，结束。本发明通过抽取无人机正射视频生成伪卫片数据，并用此伪卫片数据与卫片数据进行对比，从而生成林地变更数据的方法。

本发明授权一种基于无人机与卫片的林地变更检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机与卫片的林地变更检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：取卫片数据集中的一片图像，按卫片图像的经纬度，获取无人机图像数据生成对应的无人机仿卫片图像； 步骤二：按无人机图像数据生成的仿卫片图像，对卫片图像进行季节色彩增强处理，使其更贴近无人机仿卫片图像； 步骤三:使用改进的Siam-HRNet深度学习算法，直接得到无人机仿卫片图像与增强处理后的卫片的图像差； 步骤四：判断卫片数据集还有没有未处理的卫片图像，如果有，转步骤一；如果没有，结束； 所述步骤三包括： 改进的Siam-HRNet判别网络提供端到端的图像对比和变化检测的能力； 改进的Siam-HRNet判别网络主要特点是： 在HRNet的基础引入孪生网络，共离权重进行像素级的数据判别； 在FCN网络中加入注意力机制，用像素语义信息增强像素特征表示，以提高后续语义分割精度； 其网络模型的流程包括：1前后时期对比影像IMG1_4和IMG2分别输入两个结构相同且权重共享的孪生网络分支进行特征提取；考虑到高分辨率遥感影像变化检测具有更丰富的特征和语义信息提取与利用能力的要求，采用整个特征提取过程都保持高分辨率表征的HRNet作为特征提取主干网络；并引入像素注意力机制，将经过主干网得到的特征图进行粗分割后，再整合像素特征表示得到目标区域表示，然后计算像素与目标区域间的关系，最后得到上下文信息增强的像素表示；2采用FCN作为语义分割头部，得到前后时期影像多分类语义分割的结果；3将得到的前后时期遥感影像语义分割结果做差并取绝对值，再送入同样由FCN构成的差异判别网络进行二值变化检测，获得最终的变化检测结果图。

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