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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于时空特征融合的遥感图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：CN116051946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310061374.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法是由冯天;张微;杨佳威;马笑文;车瑞设计研发完成，并于2023-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法。本发明基于跨时间门控机制与跨尺度注意力机制，在遥感图像变化检测任务中引入时间特征融合模块和空间特征融合模块。本发明在时间特征融合模块中，基于跨时间门控机制来指导对兴趣变化的选择性增强和对非兴趣变化的抑制，从而获得精确变化表示，并通过空间特征融合模块将最深层变化表示分别与其他浅层变化表示融合，基于跨尺度注意力机制使用高层表示来指导低层表示进行上下文建模，增强低层表示的特征表达能力从而捕获兴趣变化的细粒度信息，更好地恢复变化表示的空间细节。本发明为特征融合机制在复杂遥感图像背景下的变化检测任务提供了新的解决方式，并且能有效提高变化检测的效果。

本发明授权一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法，其特征在于：将待进行变化检测的两个不同时间点的遥感图像组合为双时间图像，输入由编码器模块、时间特征融合模块、空间特征融合模块和轻量级解码器模块组成的变化检测模型中，获得两个时间点的遥感图像之间的变化检测结果； 所述编码器模块，首先利用骨干网络分别从双时间图像中提取从浅到深不同尺度的双时间特征表示；然后分别使用一个独立的时间特征融合模块基于跨时间门控机制融合每一个尺度的双时间特征表示，从而获得相应尺度下时间特征融合后的变化表示，以强调感兴趣的变化；其次将最后一个时间特征融合模块输出的最深层变化表示分别与其余每个时间特征融合模块输出的浅层变化表示输入一个独立的空间特征融合模块中，利用跨尺度注意力捕获变化表示的细粒度信息并恢复其空间细节，得到时空特征融合变化表示；最终将时间特征融合模块输出的最深层变化表示和其余所有空间特征融合模块输出的时空特征融合变化表示一并输入到轻量级解码器模块中； 所述时间特征融合模块以双时间特征表示作为输入，首先对双时间特征表示中的两个时间特征表示进行相减操作得到包含二者差异信息的粗糙变化表示；然后利用该粗糙变化表示分别与双时间特征表示进行拼接，并使用深度可分离卷积进行特征整合，每个整合后的特征表示通过卷积与Sigmoid激活获得权重图，利用两个权重图分别与双时间特征进行加权求和，再通过深度可分离卷积后得到兴趣变化加强后的双时间特征表示；最终将兴趣变化加强后的双时间特征表示进行拼接，从而得到最终的精细变化表示作为时间特征融合模块的输出； 所述空间特征融合模块以最后一个时间特征融合模块输出的最深层变化表示和其中一个时间特征融合模块输出的浅层变化表示作为输入，将最深层变化表示上采样后与浅层变化表示进行拼接得到融合特征表示，以融合特征表示作为查询Q和键K，以浅层变化表示作为值V，先将查询Q的1*1卷积结果和每个键K的1*1卷积结果通过相似度计算得到权重并对所有权重进行归一化从而转换为注意力权重，然后将归一化后的注意力权重和值V的1*1卷积结果进行加权求和，增强低层变化表示的特征表达能力，得到增强后的变化表示；最终将该增强后的变化表示与原始输入的浅层变化表示再次进行拼接，从而最终得到时空特征融合变化表示并作为空间特征融合模块的输出； 在所述轻量级解码器模块中，首先将最后一个时间特征融合模块输出的最深层变化表示和其余三个空间特征融合模块输出的时空特征融合变化表示分别上采样至同一尺度后再沿通道方向进行拼接；然后利用通道注意力机制对拼接后的变化表示进行增强；最终对增强后的变化表示上采样至输入的遥感图像大小，并得到最终的双时间图像之间的变化检测结果。

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