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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于深度学习的行星遥感影像地表地形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：CN115424145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211136723.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习的行星遥感影像地表地形变化检测方法是由戴育岐;郑铁;薛长斌;周莉设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的行星遥感影像地表地形变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感影像处理、变化检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的行星遥感影像地表地形变化检测方法，该方法包括：将获取的待检测区域的双时相行星遥感影像数据输入预先建立与训练好的行星遥感影像变化模型，得到地表地形变化检测结果；行星遥感影像变化模型基于孪生网络框架进行双时相图像多层特征的提取，通过多级差异特征融合结构，综合衡量不同层级的差异特征，实现地形变化的检测。本发明设计的行星遥感影像变化模型不仅准确率高，而且具有参数少、计算复杂度低的优势，有较高的实际应用价值。

本发明授权一种基于深度学习的行星遥感影像地表地形变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的行星遥感影像地表地形变化检测方法，所述方法包括： 将获取的待检测区域的双时相行星遥感影像数据输入预先建立与训练好的行星遥感影像变化模型，得到地表地形变化检测结果； 所述行星遥感影像变化模型基于孪生网络框架进行双时相图像多层特征的提取，通过多级差异特征融合结构，综合衡量不同层级的差异特征，实现地形变化的检测； 所述行星遥感影像变化模型的输入为T1时刻和T2时刻行星同一待检测区域配准后的遥感影像数据，所述遥感影像数据的类型包括可见光图像和多光谱图像，输出为地表地形是否变化的检测结果；所述行星遥感影像变化模型包括双时相图像特征提取模块、多级特征差异融合模块以及分类决策模块；其中， 所述双时相图像特征提取模块，用于进行双时相图像多层特征的提取，增强局部与全局的视觉特征表征能力； 所述多级特征差异融合模块，用于综合衡量不同层级的差异特征，增强特征表达能力； 所述分类决策模块，用于输出检测结果，为0表示未发生改变，为1表示发生改变； 所述双时相图像特征提取模块采用基本的孪生网络框架，包括两个结构相同的改进型MobileViT网络，所述改进型MobileViT网络以MobileViT骨干网络部分作为特征提取器，去除了原始MobileViT最后的池化层和分类器，并在每个改进型MobileViT网络的mvit1模块输出处、mvit2模块输出处以及改进型MobileViT网络输出处分别设置三个特征位置，从而得到T1时刻待检测行星遥感影像数据的第一级特征Stage1_T1、第二级特征Stage2_T1和第三级特征Stage3_T1，以及T2时刻待检测行星遥感影像数据的第一级特征Stage1_T2、第二级特征Stage2_T2和第三级特征Stage3_T2。

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