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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于SAR与光学影像协同学习的变化检测方法及装置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：CN120451773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510456015.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于SAR与光学影像协同学习的变化检测方法及装置是由谢予星;许镇;田源;顾栋炼;江飞扬;岳清瑞设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAR与光学影像协同学习的变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于SAR与光学影像协同学习的变化检测方法及装置，涉及遥感图像处理技术领域。该方法包括：获取一对前后时相的SAR影像和一对前后时相的光学影像；构建基于SAR与光学影像协同学习的变化检测网络；根据基于CNN特征提取编码器分别对SAR影像和光学影像进行特征提取，获得SAR影像特征和光学影像特征；基于Transformer的特征增强模块对SAR影像特征和光学影像特征进行增强，获得增强后的SAR影像特征和增强后的光学影像特征；将增强后的两个特征进行融合，获得融合特征；通过变化真值标签和上述获得的特征解码后的概率分布，计算网络的总损失函数；根据总损失函数进行训练，获得训练好的变化检测网络。采用本发明可增强变化检测解译效果。

本发明授权一种基于SAR与光学影像协同学习的变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于SAR与光学影像协同学习的变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取一对前后时相的SAR影像和一对前后时相的光学影像；构建基于SAR与光学影像协同学习的变化检测网络；所述网络包括：两个基于CNN特征提取编码器、两个基于Transformer的特征增强模块、特征融合模块和三个解码器； S2、将所述SAR影像输入第一基于CNN特征提取编码器中进行特征提取，获得SAR影像特征；将所述光学影像输入第二基于CNN特征提取编码器中进行特征提取，获得光学影像特征； S3、将SAR影像特征输入第一基于Transformer的特征增强模块中进行增强，获得增强后的SAR影像特征；将增强后的SAR影像特征输入第一解码器进行解码，获得SAR影像变化检测预测概率图；将光学影像特征输入第二基于Transformer的特征增强模块中进行增强，获得增强后的光学影像特征；将增强后的光学影像特征输入第二解码器进行解码，获得光学影像变化检测预测概率图； S4、将增强后的SAR影像特征和增强后的光学影像特征输入特征融合模块中进行融合，获得融合特征；将融合特征输入第三解码器进行解码，获得融合信息的变化检测预测概率图； S5、根据光学影像变化检测预测概率图、SAR影像变化检测预测概率图、融合信息的变化检测预测概率图和变化真值标签，构建所述网络的总损失函数；根据所述网络的总损失函数对所述网络进行训练，获得训练好的变化检测网络；获取待检测的遥感影像；将待检测的遥感影像输入训练好的变化检测网络，获得遥感影像的变化检测结果。

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