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龙图腾网获悉贵州省第三测绘院(贵州省国土资源遥感监测中心)申请的专利基于AI的喀斯特山区土地违法线索智能发现与监管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：CN121415269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511967051.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于AI的喀斯特山区土地违法线索智能发现与监管方法是由卢俊;王红雷;刘诗琦;张兰兰;徐红;谢义娟;严文璞;张烨;张洪;熊静;麻豪杰设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的喀斯特山区土地违法线索智能发现与监管方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的喀斯特山区土地违法线索智能发现与监管方法，涉及土地监测技术领域，所述方法包括如下步骤：步骤S1、获取分辨率≥2米的卫星遥感影像；步骤S2、构建地形感知定位网络生成土地概率定位掩模，定位山区土地区域；步骤S3、构建新增土地违法变化检测模型对定位后的土地区域进行违法检测；步骤S4、基于新增土地违法变化检测模型的输出生成土地违法概率图和违法用地疑似区域矢量边界；步骤S5、将违法用地疑似区域矢量边界和矢量边界前后时相截图上传至管理平台，通过移动终端开展实地调查，对疑似违法用地线索进行持续追踪监管，实现违法行为的智能化监管。本发明方法提升了喀斯特山区土地违法监管效能。

本发明授权基于AI的喀斯特山区土地违法线索智能发现与监管方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的喀斯特山区土地违法线索智能发现与监管方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、获取分辨率≥2米的卫星遥感影像； 步骤S2、构建地形感知定位网络生成土地概率定位掩模，定位山区土地区域； 步骤S3、构建新增土地违法变化检测模型对定位后的土地区域进行违法检测； 步骤S4、基于新增土地违法变化检测模型的输出生成土地违法概率图和违法用地疑似区域矢量边界； 步骤S5、将违法用地疑似区域矢量边界和矢量边界前后时相截图上传至管理平台，通过移动终端开展实地调查，对疑似违法用地线索进行持续追踪监管，实现违法行为的智能化监管； 其中，所述步骤S2中，构建地形感知定位网络生成土地概率定位掩模，具体包括以下步骤： 将DEM高程数据、坡度和曲率进行波段叠加，形成地形特征立方体； 将地形特征立方体经过两层卷积层提取地形特征； 将卫星遥感影像输入ResNet50网络提取光谱影像特征； 采用特征注意力融合机制生成土地概率定位掩模； 所述地形感知定位网络的损失函数包括；定位损失、检测损失和地形一致性损失； 其中，定位损失用于保证土地区域分割的准确性，检测损失用于保证违法变化样本的分类准确性，并处理样本不平衡，地形一致性损失用于保证土地边界与地形特征一致； 地形感知定位网络的损失函数为： 其中，表示联合损失函数，表示定位损失，表示检测损失，表示地形一致性损失，、和表示损失权重； 其中，定位损失的计算公式为： 其中，表示土地定位真值标签，表示逐元素相乘即两个矩阵相同位置的元素相乘，表示土地概率定位掩模； 检测损失的计算公式为： 其中，表示某个样本被预测为违法变化的概率，表示权重系数，用于平衡正负样本，表示调制因子，用于降低易分类样本的权重； 地形一致性损失的计算公式为： 其中，表示地形梯度调节因子，表示梯度算子，表示第i个样本的坡度的梯度图，表示L2范数，即对每个像素位置的梯度差向量计算其欧几里得范数，表示样本数量，表示第i个样本的土地掩模的梯度图； 所述步骤S3中，所述新增土地违法变化检测模型具体包括： 同时输入时相t的卫星遥感影像和时相t+k的卫星遥感影像，其中时相间隔k为30至90天，其中，两时相影像具有完全相同的空间尺寸和波段数； 通过参数完全相同的双分支卷积神经网络分别处理两个时相影像，生成两幅尺寸完全相同的空间-光谱特征图； 将空间-光谱特征图按空间位置展开为特征向量序列，通过三层LSTM网络建模时序非线性关系，并对每个时相独立处理生成时序增强特征； 将双分支LSTM网络生成的时序增强特征按通道维度拼接，通过非线性变换层提取变化特征； 将融合特征输入三层全连接投影网络，输出中心像素变化概率值，当所述中心像素变化概率值大于0.7时判定为违法用地变化像素。

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贵州省第三测绘院(贵州省国土资源遥感监测中心)，其通讯地址为：550001 贵州省贵阳市中华北路191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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