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龙图腾网获悉重庆地质矿产研究院申请的专利一种零样本变化检测的山区耕地非粮化遥感智能监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：CN120913060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510934632.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种零样本变化检测的山区耕地非粮化遥感智能监测方法是由王钟书;张滔;杨宝佳;林敏;邓春;潘勇卓;胡静;向晓军;田茂强;王珺颖;蔡万春;王迪敏;张云;杨先彬;杨松俊设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零样本变化检测的山区耕地非粮化遥感智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种零样本变化检测的山区耕地非粮化遥感智能监测方法，方法通过收集高分辨率光学影像、耕地矢量及经济作物数据，构建包含7种变化类型的耕地非粮化变化检测典型样例库，计算各变化类型的变化特征向量，利用SAM模型语义分割前后期影像，设计了空间正则化扩散学习聚类后处理及双时相潜在空间匹配的语义信息变化检测算子，实现了基于零样本策略的山区耕地非粮化图斑提取。本发明仅需少量典型样例构建样例库，避免大规模标注训练样本，成本低、效率高，空间正则化扩散学习聚类后处理算法提升山区破碎耕地的分割精度，双时相潜在空间匹配的语义信息变化检测算子提高耕地非粮化检测精度，为耕地精细化识别和粮食安全监测提供了新的解决方案。

本发明授权一种零样本变化检测的山区耕地非粮化遥感智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种零样本变化检测的山区耕地非粮化遥感智能监测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取待测区域不同年份的高分辨率光学影像、对应年份的耕地调查监测矢量、后一年份的经济作物调查数据；对所述高分辨率光学影像进行几何精校正和像素级位置配准，得到前期和后期的影像数据； 步骤S2，获取耕地非粮化变化检测典型样例库中的每种变化类型的变化特征；其中，变化类型包括：耕地变为经济作物、耕地变为林地、耕地变为苗圃、耕地变为草地、耕地变为坑塘、耕地变为建构筑物、耕地变为堆掘地； 步骤S3，对所述前期和后期的影像数据进行滑动裁剪，得到影像小片组；其中，所述影像小片组包括：一个前期影像小片和一个后期影像小片；对所述影像小片组根据SAM模型进行分割并进行分割后小片拼接，得到影像的分割结果； 步骤S4，对所述影像的分割结果通过空间正则化扩散学习聚类算法进行聚类后处理得到优化分割聚类结果； 步骤S5，通过双时相潜在空间匹配的语义信息变化检测算子对所述优化分割聚类结果进行变化图斑提取，得到变化图斑并计算对应的特征向量； 步骤S6，根据所述提取到的变化图斑的所述特征向量与典型样例库中的每种变化类型的变化特征计算皮尔逊相关系数，得到图斑变化类型； 其中，所述步骤S5包括： 通过SAM模型的图像编码器提取前期影像和后期影像的潜在特征，在所述优化分割聚类结果的每个图斑内对所述潜在特征在每个通道求平均值，得到潜在特征向量； 根据所述潜在特征向量计算图斑变化置信度分数，得到前后期影像图斑语义的变化程度； 获取图斑变化置信度分数阈值，响应于所述图斑变化置信度分数大于所述图斑变化置信度分数阈值，以所述图斑作为提取到的变化图斑。

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