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龙图腾网获悉四川省生态环境科学研究院申请的专利基于人工智能的生态保护红线区域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：CN120182831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510628380.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于人工智能的生态保护红线区域变化检测方法是由谢强;杨渺;罗伟;邓娟;毛竹;左园园;佘红英;艾蕾;邓超设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的生态保护红线区域变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的生态保护红线区域变化检测方法，涉及人工智能技术领域，包括：步骤1：从而将每个时间的遥感数据转化为可直接比较的地表表面反射率；步骤2：通过像元分解方法，把遥感数据中的混合反射光谱拆分为植被反射率光谱数据和土壤反射率光谱数据；步骤3：建立深度学习模型，以双时相数据的植被反射率光谱数据和土壤反射率光谱数据的差异为输入，自动提取生态保护区域的变化特征，输出变化概率；步骤4：根据生态保护红线区域的敏感程度，设定自适应变化检测阈值；根据变化概率和自适应变化检测阈值，判定检测结果。本发明有效克服了传统变化检测中存在的混合像元误差大、阈值固定性差等问题。

本发明授权基于人工智能的生态保护红线区域变化检测方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的生态保护红线区域变化检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：对每个时间的遥感数据进行大气校正和辐射校正，以将每个时间的遥感数据转化为可直接比较的地表表面反射率； 步骤2：通过像元分解方法，将遥感数据中的混合反射光谱拆分为植被反射率光谱数据和土壤反射率光谱数据；所述植被反射率光谱数据和土壤反射率光谱数据均为双时相数据； 步骤3：建立深度学习模型，以双时相数据的植被反射率光谱数据和土壤反射率光谱数据的差异作为输入，提取生态保护区域的变化特征，输出变化概率； 步骤4：根据生态保护红线区域的敏感程度，设定自适应变化检测阈值；根据变化概率和自适应变化检测阈值，判定检测结果； 步骤3中，输出变化概率为： 其中：表示时间下像元的变化概率；表示sigmoid激活函数；表示深度学习网络的层数，取值大于或等于6；表示第层的权重；表示第层的非线性激活函数；和表示两个不同时间；表示时间下像元的表面反射率；表示时间下像元的表面反射率；为时间下像元的植被覆盖面积比例；为时间下像元的植被覆盖面积比例；为时间下像元的植被反射率光谱数据；为时间下像元的土壤反射率光谱数据；为时间下像元的土壤反射率光谱数据。

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