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龙图腾网恭喜中国林业科学研究院资源信息研究所申请的专利一种林区物候及环境扰动检测方法和系统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：CN119048865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411523361.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种林区物候及环境扰动检测方法和系统是由郭颖;田昕;刘清旺;徐恩恩;杨宇迪;郭宇娟;黄建文设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种林区物候及环境扰动检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种林区物候及环境扰动检测方法和系统，包括：获取林区遥感时间序列图像数据；根据林区遥感时间序列图像数据，基于卷积神经网络和时间注意力机制构建时间序列全卷积神经网络模型；基于林区遥感时间序列图像数据，构建样本数据集，对时间序列全卷积神经网络模型进行训练，获得林区物候及环境扰动检测模型；将林区遥感时间序列图像数据输入林区物候及环境扰动检测模型，获得林区物候及环境扰动检测结果。本发明提供的技术方案，能够利用高时序中空间分辨率的林区遥感时间序列图像数据，构建时间序列全卷积神经网络模型，识别林区物候及环境扰动变化，定位扰动区域和时间。

本发明授权一种林区物候及环境扰动检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种林区物候及环境扰动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取林区遥感时间序列图像数据；根据林区遥感时间序列图像数据，基于卷积神经网络和时间注意力机制构建时间序列全卷积神经网络模型；基于林区遥感时间序列图像数据，构建样本数据集，对时间序列全卷积神经网络模型进行训练，获得林区物候及环境扰动检测模型；将林区遥感时间序列图像数据输入林区物候及环境扰动检测模型，获得林区物候及环境扰动检测结果；其中，所述基于卷积神经网络和时间注意力机制构建时间序列全卷积神经网络模型包括：利用分层深度卷积网络架构作为空间编码器，通过逐级设置卷积层、ReLU激活函数和批量规范化层，结合步进卷积模块，逐层深化特征提取，提取图像的空间特征，获得沿时间轴堆叠、经空间编码处理的特征图；集成时间注意力编码器并应用时间注意力机制，为序列内各时间点的特征图分配不同的权重，实现数据集在时间维度上的高效编码，识别林区的时序动态特征；基于U-Net构建模型，利用分层步进转置卷积技术逐步提升特征图的空间分辨率，引入跳跃连接技术和注意力机制，融合特征图与时序动态特征，重构原始遥感时间序列图像数据的空间细节；其中，所述对时间序列全卷积神经网络模型进行训练包括：选择交叉熵损失函数处理像素级分类任务，并引入Dice损失以提升对细小目标的识别能力及平衡类别不均问题；选用Adam优化器，提高训练效率和模型收敛速度；实施学习率衰减策略，在训练初期实现快速学习，在后期保持稳定收敛；采用早停机制防止过拟合；在验证集上基于多项指标，包括精度、召回率和F1分数，对模型进行综合评估；根据综合评估结果，对网络模型进行微调。

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