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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种基于改进智能算法的遥感数据耕地利用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：CN118968335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411027784.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于改进智能算法的遥感数据耕地利用变化检测方法是由韩丽丽;蒋晓静;陈伟;熊平华设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进智能算法的遥感数据耕地利用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改进智能算法的遥感数据耕地利用变化检测方法，包括S1、获取覆盖目标耕地区域的遥感图像；S2、对采集的遥感数据进行预处理；S3、采用改进智能算法对预处理后的遥感数据进行特征提取，生成多维度特征矩阵；S4、利用动态时空图卷积网络对提取的特征信息进行时序分析；S5、基于时序分析的结果，识别耕地的扩张、缩减和利用类型的变化；S6、生成变化检测结果；S7、生成地图、图表和交互式可视化模型；S8、生成详细的变化报告，并结合历史数据和预测模型提供未来变化趋势分析。本发明显著提升了耕地利用变化检测的精度和效率，提供了全面的结果可视化和决策支持功能。

本发明授权一种基于改进智能算法的遥感数据耕地利用变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进智能算法的遥感数据耕地利用变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过遥感卫星、无人机或其他遥感设备获取覆盖目标耕地区域的遥感图像，所述遥感图像包括多光谱图像和雷达图像； S2、对采集的遥感数据进行图像校正、噪声去除、几何校正和图像配准； S3、采用改进智能算法对预处理后的遥感数据进行特征提取，生成多维度特征矩阵； S4、利用动态时空图卷积网络对提取的特征信息进行时序分析，通过对比不同时间段的遥感图像数据，检测耕地利用的变化情况； S5、基于时序分析的结果，使用集成对抗生成网络和多任务学习模型，对耕地利用变化进行检测和分类，识别耕地的扩张、缩减和利用类型的变化； S6、生成变化检测结果，包括变化区域的具体位置、变化类型和变化量信息； S7、利用增强现实技术和地理信息系统技术对检测结果进行可视化展示，生成地图、图表和交互式可视化模型； S8、生成详细的变化报告，包括变化区域的具体位置、变化类型、变化量和时间段信息，并结合历史数据和预测模型提供未来变化趋势分析； 所述S3包括：对预处理后的遥感图像数据进行多层次卷积变换处理，构建改进多层卷积神经网络模型，卷积核设计优化为自适应形状卷积核，根据输入遥感图像数据特征图的内容动态调整卷积核的形状和大小； 所述S4包括：S41、将多维度特征矩阵作为输入，构建包括时间卷积层和图卷积层的动态时空图卷积网络； S42、在时间卷积层中，利用一维卷积对输入的特征矩阵进行时序卷积操作，提取时间特征； S43、在图卷积层中，利用图卷积对时序卷积后的特征进行空间卷积操作，提取空间特征； S44、对图卷积层的输出进行激活处理； S45、将时序卷积层和图卷积层的输出进行融合，构建动态时空特征矩阵Dst； S46、基于动态时空特征矩阵Dst，通过对比不同时间段的遥感图像数据，检测耕地利用的变化情况，计算变化检测矩阵C。

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