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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于时空双重约束的时序遥感地表异常发现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：CN121170355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511682529.0，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于时空双重约束的时序遥感地表异常发现方法及装置是由刘俊怡;史玮玥;眭海刚设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空双重约束的时序遥感地表异常发现方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像数据监测技术领域，特别涉及一种基于时空双重约束的时序遥感地表异常发现方法及装置，其中，方法包括：将目标区域的遥感数据划分为若干空间网格单元，并在每个网格单元内提取其统计特征，结合广义加法模型对时序特征进行拟合分析，以及密度聚类方法对空间异常进行识别，从而实现对异常时间域与异常空间域的联合检测。由此，解决了由于遥感数据在时间分辨率、空间分布及数据质量等方面存在较大差异，相关模型在实际应用中难以实现对地表异常变化的精准还原，进而导致变化响应延迟、检测精度下降等问题。

本发明授权基于时空双重约束的时序遥感地表异常发现方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空双重约束的时序遥感地表异常发现方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域的多源遥感数据，并将所述目标区域划分为多个空间网格单元； 在每个空间网格单元内，基于所述多源遥感数据计算对应的至少一个统计特征，以刻画所述目标区域在不同时间点的物理属性状态，并基于所述物理属性状态生成时空属性特征矩阵； 对所述每个空间网格单元的每个统计特征进行建模，以捕捉满足预设平滑条件的长期变化趋势； 基于所述长期变化趋势，识别异常时间域，且识别异常空间域，以基于所述异常时间域和所述异常空间域，判定在任一时间点任一空间单元，存在预设个数及以上特征在时间上为异常点、同时落入空间异常聚类区域，确定为真实异常事件； 其中，所述对所述每个空间网格单元的每个统计特征进行建模，以捕捉满足预设平滑条件的长期变化趋势，包括：采用预设广义加法模型进行时间序列分析，对所述每个空间网格单元的各项指标数据进行建模，以捕捉所述长期变化趋势，其中，所述预设广义加法模型的表达式为： ， 其中，表示观测值；表示截距项；表示平滑函数；表示预测变量；表示误差项。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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