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龍圖騰網獲悉四川省生態環境科學研究院申請的專利基于人工智能的生態保護紅線區域變化檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120182831B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510628380.1，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于人工智能的生態保護紅線區域變化檢測方法是由謝強;楊渺;羅偉;鄧娟;毛竹;左園園;佘紅英;艾蕾;鄧超設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的生態保護紅線區域變化檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于人工智能的生態保護紅線區域變化檢測方法，涉及人工智能技術領域，包括：步驟1：從而將每個時間的遙感數據轉化為可直接比較的地表表面反射率；步驟2：通過像元分解方法，把遙感數據中的混合反射光譜拆分為植被反射率光譜數據和土壤反射率光譜數據；步驟3：建立深度學習模型，以雙時相數據的植被反射率光譜數據和土壤反射率光譜數據的差異為輸入，自動提取生態保護區域的變化特征，輸出變化概率；步驟4：根據生態保護紅線區域的敏感程度，設定自適應變化檢測閾值；根據變化概率和自適應變化檢測閾值，判定檢測結果。本發明有效克服了傳統變化檢測中存在的混合像元誤差大、閾值固定性差等問題。

本發明授權基于人工智能的生態保護紅線區域變化檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的生態保護紅線區域變化檢測方法，其特征在于，包括： 步驟1：對每個時間的遙感數據進行大氣校正和輻射校正，以將每個時間的遙感數據轉化為可直接比較的地表表面反射率； 步驟2：通過像元分解方法，將遙感數據中的混合反射光譜拆分為植被反射率光譜數據和土壤反射率光譜數據；所述植被反射率光譜數據和土壤反射率光譜數據均為雙時相數據； 步驟3：建立深度學習模型，以雙時相數據的植被反射率光譜數據和土壤反射率光譜數據的差異作為輸入，提取生態保護區域的變化特征，輸出變化概率； 步驟4：根據生態保護紅線區域的敏感程度，設定自適應變化檢測閾值；根據變化概率和自適應變化檢測閾值，判定檢測結果； 步驟3中，輸出變化概率為： 其中：表示時間下像元的變化概率；表示sigmoid激活函數；表示深度學習網絡的層數，取值大于或等于6；表示第層的權重；表示第層的非線性激活函數；和表示兩個不同時間；表示時間下像元的表面反射率；表示時間下像元的表面反射率；為時間下像元的植被覆蓋面積比例；為時間下像元的植被覆蓋面積比例；為時間下像元的植被反射率光譜數據；為時間下像元的土壤反射率光譜數據；為時間下像元的土壤反射率光譜數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川省生態環境科學研究院，其通訊地址為：610041 四川省成都市人民南路四段18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。