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龍圖騰網恭喜二十一世紀空間技術應用股份有限公司申請的專利林地減少檢測方法及裝置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：CN117953368B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202311865116.7，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權林地減少檢測方法及裝置是由苗立新;原媛;楊婉;汪潔;馮新妍;劉書靜設計研發完成，并于2023-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本林地減少檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開一種林地減少檢測方法及裝置，涉及林地變化檢測技術領域。本申請的方法包括：獲取目標區域對應的前時相遙感影像和后時相遙感影像；將所述前時相遙感影像和所述后時相遙感影像輸入至林地減少檢測模型中，以獲得所述目標區域對應的第一林地減少圖斑集合，所述林地減少檢測模型為預先基于訓練樣本集對預置深度學習模型進行迭代訓練得到的；根據預置提取規則集合、所述前時相遙感影像和所述后時相遙感影像，確定所述目標區域對應的第二林地減少圖斑集合；根據所述第一林地減少圖斑集合和所述第二林地減少圖斑集合，確定所述目標區域對應的第三林地減少圖斑集合；根據所述第三林地減少圖斑集合確定所述目標區域對應的林地減少檢測結果。

本發明授權林地減少檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種林地減少檢測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取目標區域對應的前時相遙感影像和后時相遙感影像；將所述前時相遙感影像和所述后時相遙感影像輸入至林地減少檢測模型中，以獲得所述目標區域對應的第一林地減少圖斑集合，其中，所述林地減少檢測模型為預先基于訓練樣本集對預置深度學習模型進行迭代訓練得到的；根據預置提取規則集合、所述前時相遙感影像和所述后時相遙感影像，確定所述目標區域對應的第二林地減少圖斑集合；根據所述第一林地減少圖斑集合和所述第二林地減少圖斑集合，確定所述目標區域對應的第三林地減少圖斑集合；根據所述第三林地減少圖斑集合確定所述目標區域對應的林地減少檢測結果；所述預置提取規則集合包括多個特征提取規則和多個判斷規則；所述根據預置提取規則集合、所述前時相遙感影像和所述后時相遙感影像，確定所述目標區域對應的第二林地減少圖斑集合，包括：根據預設大尺度參數、預設中尺度參數和預設小尺度參數對所述前時相遙感影像和所述后時相遙感影像進行多尺度分割處理，以獲得大尺度影像對象層、中尺度影像對象層和小尺度影像對象層，其中，所述大尺度影像對象層中包含多個第一對象，所述中尺度影像對象層包含多個第二對象，所述小尺度影像對象層包含多個第三對象；根據多個所述特征提取規則和所述前時相遙感影像確定每個所述第一對象對應的多個前時相對象特征、每個所述第二對象對應的多個前時相對象特征和每個所述第三對象對應的多個前時相對象特征；根據多個所述特征提取規則和所述后時相遙感影像確定每個所述第三對象對應的多個后時相對象特征；其中，多個所述特征提取規則為用于在遙感圖像中提取改進Lab色彩空間特征、歸一化植被指數、歸一化水體指數、邊緣圖層平均值、真彩色組合三個波段標準差的平均值、假彩色組合三個波段標準差的平均值、四個波段標準差的平均值、狹長指數、X方向的跨度和Y方向的跨度的規則；根據多個所述判斷規則、每個所述第一對象對應的多個前時相對象特征、每個所述第二對象對應的多個前時相對象特征和每個所述第三對象對應的多個前時相對象特征，在多個所述第三對象中選取多個前時相林地對象；根據多個所述判斷規則和每個所述第三對象對應的多個后時相對象特征，在多個所述前時相林地對象中選取多個林地變為非林地對象；其中，多個所述判斷規則為用于根據每個所述第一對象對應的多個前時相對象特征、每個所述第二對象對應的多個前時相對象特征和每個所述第三對象對應的多個前時相對象特征在多個所述第三對象中選取多個前時相林地對象，以及根據每個所述第三對象對應的多個后時相對象特征在多個所述前時相林地對象中選取多個林地變為非林地對象的規則；根據多個所述林地變為非林地對象生成所述目標區域對應的第二林地減少圖斑集合。

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