申请/专利权人：长沙学院

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935078A

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V20/70;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06V20/10;G06T5/70;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种先逐年分类后轨迹分析的时间序列变化检测方法，属于卫星遥感领域，尤其适用于土地覆盖和土地利用的变化检测，包括：获取研究区域时间序列遥感影像，进行去云、时序重构等预处理；构建深度学习网络融合“时‑空‑谱”特征，对土地覆盖类别进行逐年分类；根据各年的类别序列判断土地覆盖发生变化的年份和变化类型；对变化年份的时序轨迹进行分析，检测发生变化的具体时间。该方法适用于所有时间序列变化检测，为精确检测变化时间和变化类型提供了一种新的技术方法。

主权项：1.一种先逐年分类后轨迹分析的时间序列变化检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：S1：获取研究区域多年的遥感时序影像，进行时序影像预处理，构成无异常值的地表反射率时间序列和植被指数时间序列；S2：构建深度学习网络，挖掘并融合“时-空-谱”特征，对土地覆盖进行逐年分类；S3：根据各年的类别序列判断是否发生变化，比较相邻年份的土地类型判断变化，并确定发生变化的年份和变化类型；S4：对变化年份的时序曲线进行轨迹分析，检测发生变化的具体时间。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长沙学院 一种先逐年分类后轨迹分析的时间序列变化检测方法

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