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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉)申请的专利融入先验知识的无监督学习森林火灾变化检测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：CN114708550B 。

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：202210317398.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权融入先验知识的无监督学习森林火灾变化检测方法及装置是由朱祺琪;李子琪;郭希设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融入先验知识的无监督学习森林火灾变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种融入先验知识的无监督学习森林火灾变化检测方法及装置，该方法包括：获取森林火灾前后火灾区的双时相遥感影像并进行预处理；分别计算NBRSWIR指数得到NBRSWIR指数图；进行不确定性分析获取训练样本；利用训练样本对两个对称的深度网络分支进行训练；使用训练好的深度网络分支分别提取对NBRSWIR指数图的初始特征；对初始特征进行慢特征分析，获得初始特征的特征差值；计算卡方距离获得变化强度图；进行K‑means阈值分割获得森林火灾区；本发明提供了一种新颖的森林火灾变化检测框架，不仅融入了先验地学知识，提高了火灾区域与背景信息的光谱分离能力，还能抑制背景信息变化提取火灾区更复杂的特征，在没有人工标注训练样本的前提下仍然保证了分类的精度。

本发明授权融入先验知识的无监督学习森林火灾变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融入先验知识的无监督学习森林火灾变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取森林火灾前后火灾区的双时相遥感影像，并对所述双时相遥感影像进行预处理；S2：对预处理后的所述双时相遥感影像分别计算NBRSWIR指数以融入先验知识，得到双时相遥感影像的NBRSWIR指数图X、Y；S3：对所述NBRSWIR指数图X、Y进行不确定性分析进而获取训练样本Xtrain、Ytrain；S4：通过所述训练样本对两个对称的深度网络分支进行训练，训练完成后，获得训练好的深度网络分支；S5：使用所述训练好的深度网络分支分别提取所述NBRSWIR指数图X、Y的初始特征Xφ、Yφ；S6：对所述初始特征Xφ、Yφ进行慢特征分析，获得所述初始特征Xφ、Yφ的特征差值；S7：根据所述特征差值计算各像素点的卡方距离获得变化强度图；S8：对所述变化强度图进行K-means阈值分割获得最终的森林火灾区。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。