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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种时间序列遥感图像变化语义描述文本生成方法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：CN116524518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310339866.4，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种时间序列遥感图像变化语义描述文本生成方法是由鉴萍设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时间序列遥感图像变化语义描述文本生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种时间序列遥感图像变化语义描述文本生成方法，包括：步骤A：提取时间序列遥感图像的局部特征和全局特征；步骤B：将提取的单时相图像全局特征和局部特征通过多级特征交叉方式进行融合处理，获得图像的多级融合特征；步骤C：将变化语义描述文本输入到第三预训练神经网络模型，提取文本特征；步骤D：将图像的多级融合特征和文本特征投影到同一个特征域，实现时间序列遥感图像变化特征与文本语义特征之间的映射关系；步骤E：根据映射关系，对测试数据进行预测输出概率最大的变化语义描述语句，作为最终的生成文本。本发明直接将变化检测解译图像结果转化为针对地表变化的自然语言描述，无需人工对变化检测结果进行归纳理解，自动生成人类可理解的文字描述输出，发明成果可以为城市规划、区域监测、保险理赔等提供支撑。

本发明授权一种时间序列遥感图像变化语义描述文本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种时间序列遥感图像变化语义描述文本生成方法，其特征在于，包括： 步骤A：图像特征提取：提取时间序列遥感图像的局部特征和全局特征； 步骤B：多级特征融合：将提取的单时相图像全局特征和局部特征通过多级特征交叉方式进行融合处理，获得图像的多级融合特征，用于表征时间序列遥感图像之间的语义变化信息； 步骤C：文本特征提取：将变化语义描述文本输入到第三预训练神经网络模型，提取文本特征； 步骤D：图文特征匹配：将图像的多级融合特征和文本特征投影到同一个特征域，实现时间序列遥感图像变化特征与文本语义特征之间的映射关系； 步骤E：文本预测生成：根据训练数据生成的时间序列遥感图像变化特征与文本语义特征的映射关系，对测试数据进行预测输出概率最大的变化语义描述语句，作为最终的生成文本； 所述步骤B包括： 子步骤B1：将局部特征缩放到 子步骤B2：对时间序列遥感图像中连续两时相图像特征进行“相减”，减法操作定义为：|floc 1-floc 2|2，|floc 2-floc 3|2，…，|floc k-1-floc k|2和|fglo 1-fglo 2|2，|fglo 2-fglo 3|2，…，|fglo k-1-fglo k|2； 生成的k-1组局部特征差值和全局特征差值； 子步骤B3：对“相减”操作后的时间序列遥感图像进行级联，得到连续两时相图像的多级融合特征ft I＝[|floc t-floc t+1|2floc tfloc t+1|fglo t-fglo t+1|2fglo tfglo t+1]t＝1,2,…,k-1； 子步骤B4：利用分类器对多级融合特征ft It＝1,2,…,k-1进行二值分类，即变化区域进行检测，输出变化检测二值结果； 子步骤B5：利用Softmax函数获取连续两时相图像的变化类别的概率分布，选取归一化之后概率最大的项对应的类别，作为连续两时相图像的变化预测类别。

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