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龙图腾网获悉国网思极位置服务有限公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利基于无监督学习的遥感影像变化检测方法及存储介质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：CN116863350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310882714.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于无监督学习的遥感影像变化检测方法及存储介质是由朱厦;臧志斌;张春光;赵光;李静;林啸;夏传福;李录;于一鸣设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督学习的遥感影像变化检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无监督学习的遥感影像变化检测方法及存储介质，包括：获取两幅时序遥感影像的重叠图像；统一两幅重叠图像的尺寸和仿射变换矩阵；计算两幅统一后的重叠图像的差值图；对差值图进行两次滑动窗口滤波，并生成第一特征矢量及其特征矢量均值以及第二特征矢量；对第一特征矢量进行主成分分析，得到特征矢量空间；将第二特征矢量映射至特征矢量空间，并与第一特征矢量均值作差，得到映射后的特征矢量；对映射后的特征矢量进行聚类，并分别对各特征按照所属聚类簇设置标签；根据统一后的仿射变换矩阵，将映射后的特征矢量投影至差值图对应的地理空间内，并根据标签生成二值掩膜图。本发明具有更强的泛化能力、自动化程度和集成度。

本发明授权基于无监督学习的遥感影像变化检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督学习的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括： 根据待测的两幅时序遥感影像的仿射变换矩阵，确定所述两幅时序遥感影像的重叠区域，并分别提取所述两幅时序遥感影像的重叠区域，得到两幅重叠图像； 对所述两幅重叠图像进行尺寸以及仿射变换矩阵的统一，并确定滤波窗口边长； 根据两幅统一后的重叠图像，计算差值图； 根据所述滤波窗口边长和第一滑动步长，所述第一滑动步长与所述滤波窗口边长相同，对所述差值图进行滑动窗口滤波，得到第一滤波结果，并根据所述第一滤波结果，生成第一特征矢量及其特征矢量均值； 对所述第一特征矢量进行主成分分析，得到特征矢量空间； 根据所述滤波窗口边长和预设的第二滑动步长，对所述差值图进行滑动窗口滤波，得到第二滤波结果，并根据所述第二滤波结果，生成第二特征矢量； 将所述第二特征矢量映射至所述特征矢量空间，并与所述第一特征矢量均值进行差值计算，得到映射后的特征矢量； 对所述映射后的特征矢量进行聚类，得到预设数量的聚类簇，并分别对所述映射后的特征矢量中的各特征按照所属聚类簇设置标签； 根据统一后的重叠图像的仿射变换矩阵，将带标签的映射后的特征矢量按照从左到右以及从上到下的顺序，投影至所述差值图对应的地理空间内，并根据所述标签，生成二值掩膜图； 所述根据待测的两幅时序遥感影像的仿射变换矩阵，确定所述两幅时序遥感影像的重叠区域，具体为： 获取待测的两幅时序遥感影像，并对所述两幅时序遥感影像进行大气校正和几何校正； 分别提取所述两幅时序遥感影像的仿射变换矩阵，所述仿射变换矩阵中的参数包括经度向分辨率、第一旋转系数、左上角经度、第二旋转系数、纬度向分辨率和左上角纬度； 根据所述两幅时序遥感影像的仿射变换矩阵，确定所述两幅时序遥感影像的角点的地理坐标，所述角点包括左上角点和右下角点； 根据所述两幅时序遥感影像的角点的地理坐标，确定所述两幅时序遥感影像的重叠区域； 所述根据所述第一滤波结果，生成第一特征矢量及其特征矢量均值，具体为： 将所述第一滤波结果按照滑动生成顺序进行排列，得到第一特征矢量，所述第一特征矢量的行数为H×WL×L，列数为L×L； 对所述第一特征矢量中位于同一列的第一滤波结果进行平均值计算，并根据所述第一特征矢量中各列对应的平均值，得到特征矢量均值，所述特征矢量均值的行数为1，列数为L×L； 其中，H和W分别为所述差值图的高度和宽度，L为所述滤波窗口边长。

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