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龙图腾网获悉中勘迈普(江苏)科技有限公司申请的专利一种结合图注意力的大模型遥感小样本变化检测方法及系统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：CN120707799B 。

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：202511098247.6，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种结合图注意力的大模型遥感小样本变化检测方法及系统是由邸志众;饶友琢;刘友芹;胡宝玉;李钢;范进钰;张志伟;刘亚红;毛祝元;任艺;张莹莹;袁霞;郭琳娜;苏东冬;廖锦雯设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合图注意力的大模型遥感小样本变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合图注意力的大模型遥感小样本变化检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：首先对原始遥感影像进行辐射校正和大气校正，生成标准化遥感影像；通过地理配准将不同时相的标准化影像对齐至统一地理坐标系；获取对齐后的基准时相和变化时相影像；将两时相影像输入预训练的包含图注意力特征编码器的目标遥感小样本变化检测模型，输出目标区域的变化类型图。本发明通过图注意力机制捕捉地物时空拓扑关系，解决了传统方法依赖大量标注数据的问题，提升了小样本场景下的变化检测准确性。

本发明授权一种结合图注意力的大模型遥感小样本变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合图注意力的大模型遥感小样本变化检测方法，其特征在于，包括： 对目标区域的原始遥感影像数据进行辐射校正和大气校正，生成标准化遥感影像； 通过地理配准处理，将不同时相的标准化遥感影像对齐至统一地理坐标系； 获取对齐后的基准时相遥感影像和变化时相遥感影像；所述变化时相遥感影像为所述基准时相遥感影像在预设采集时间间隔采集的遥感影像； 将所述基准时相遥感影像和变化时相遥感影像输入预先训练的目标遥感小样本变化检测模型，得到所述目标区域的变化类型图； 所述目标遥感小样本变化检测模型通过以下方式训练得到，包括： 获取初始遥感小样本变化检测模型，所述初始遥感小样本变化检测模型包括：基准时相特征提取模型和变化判别模型，所述基准时相特征提取模型和所述变化判别模型共用同一个图注意力特征编码器，所述基准时相特征提取模型包括所述图注意力特征编码器和基准时相地物判别器，所述变化判别模型包括所述图注意力特征编码器和变化类型判别器； 采用基准时相遥感数据实例对所述基准时相特征提取模型进行训练，更新所述基准时相特征提取模型中包含的所述图注意力特征编码器和所述基准时相地物判别器的模型参量，得到完成初始训练的图注意力特征编码器和完成初始训练的基准时相地物判别器；其中，所述基准时相遥感数据实例中包括基准时相遥感影像数据； 基于所述变化类型判别器和所述完成初始训练的图注意力特征编码器，构造初始化的变化判别模型； 采用变化时相遥感数据实例对所述初始化的变化判别模型中的所述变化类型判别器进行训练，冻结所述完成初始训练的图注意力特征编码器的模型参量，并更新所述变化类型判别器的模型参量，得到完成初始训练的变化类型判别器；其中，所述变化时相遥感数据实例中包括变化时相遥感影像数据； 基于所述完成初始训练的图注意力特征编码器和所述完成初始训练的变化类型判别器，构造完成初始训练的变化判别模型； 采用所述变化时相遥感数据实例对所述完成初始训练的变化判别模型进行训练，更新所述完成初始训练的图注意力特征编码器和所述完成初始训练的变化类型判别器的模型参量，得到完成进阶训练的图注意力特征编码器和完成进阶训练的变化类型判别器； 基于所述完成进阶训练的图注意力特征编码器、所述完成初始训练的基准时相地物判别器和所述完成进阶训练的变化类型判别器，构造中间遥感小样本变化检测模型； 采用小样本变化检测数据实例对所述中间遥感小样本变化检测模型进行训练，得到目标遥感小样本变化检测模型；其中，所述目标遥感小样本变化检测模型的输出为变化类型图，所述小样本变化检测数据实例中包括以下至少之一：所述基准时相遥感影像数据、所述变化时相遥感影像数据。

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