此外,利用这种映射变换的思想,提出了几种改进的结构,用于检测异构数据或不同域数据中的变化.。 在变化检测的传统方法和基于AI的方法中,第一步都是数据获取并且变化检测的目的是获得大量应用的变化检测图;在准备数据之后,传统的方法一般包括两个步骤,同质化处理和一个变化检测处理,然而基于AI的方法一般要求一个额外的...
1.一种异源遥感影像变化检测方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、从前端获取SAR图像, 利用CycleGAN将SAR图像域转换到光学图像域,将SAR图像域统一到光学图像域; S2、将步骤S1中统一的图像结果按通道维度进行堆栈, 使用双层深度可分离卷积作用于下采样结果,将标准卷积操作拆分成深度卷积和逐点 ...
对于面向对象遥感信息提取方法中的多尺度超像素分割来说,最优超像素个数定义指:地类能用一个或几个超像素来表达,超像素大小与地物目标大小接近,超像素多边形不会太破碎,超像素边界比较分明,内部异质性尽量小,不同类别之间的异质性尽量大[22];而且超像素能够表达某种地物的基本特征,其中内部同质性保证超像素的纯度,...
然而,遥感影像具有多源多时相多分辨率等异质异构特点,导致其数据处理和变化信息提取存在困难。因此,方便高效、自动精准地进行遥感影像数据处理与地物变化检测仍具挑战。▲不同特征融合方法的建筑物检测研究结果:(1) WXCD dataset; (2) GZCD dataset; (3) BCDD dataset; (a) and (e) Bicubic; (b) and (...
步骤1,多源异质遥感影像数据预处理以及构建变化检测数据集。原始双时相异质遥感影像经过几何配准校正、大气校正等预处理方式,标注变化标签。将输入数据和标签裁剪成256 × 256小块作为数据集,网络训练时使用水平垂直旋转、翻转的数据增强方法提高网络泛化性;
1.3 随机森林面向对象变化检测方法 随机森林是一种采用决策树作为基预测器的集成学习方法,结合Bagging和随机子空间理论,集成众多决策树进行预测,通过各个决策树的预测值进行平均或投票,得到最终的预测结果[18,24],其方法流程如图 3所示。首先采用基于...
对三个数据集的实验结果表明,与代表性的无监督多模态变化检测方法相比,所提出的方法可以取得更具竞争力的结果。 背景 多模态变化检测的挑战: 多模态变化检测需要处理来自不同传感器的多时相遥感图像,这导致了统计分布、通道数量和噪声水平的变化,称为异质模态问题。
38、本发明提供的异质遥感影像变化检测方法、装置、电子设备及存储介质,通过提取异质遥感影像的深层特征,将深层特征分解为内容特征和风格特征,继而组合不同特征域的内容特征和风格特征以实现异质遥感影像的跨域转换,然后计算不同特征域空间的差分影像,获得异质遥感影像之间变化区域的变化图,可以有效减少制作标签数据的工作量...
基于雄安新区马蹄湾村航空高光谱遥感影像,分别提取影像的前3个主成分以及每个主成分对应的八种空间纹理特征(均值、二阶矩、异质性等),利用随机森林分类方法对该数据进行了分类验证,分类精度可达97%。 02 数据样例 图1 马蹄湾村航空高光谱遥感影...
本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法,涉及遥感领域,主要解决目前常规的变化检测方法泛化性较差的问题;该方法包括以下步骤:获取多时相遥感影像数据,得到掩膜图像,建立遥感影像变化检测数据集,构建孪生卷积神经网络模型,利用数据集训练孪生卷积神经网络,获得训练模型,利用训练模型对待检测的前时相影像和...