这个Baseline工程将基于深度学习方法来检测建筑物的变化。我们将使用PyTorch框架,并选择一个常用的模型架构(如U-Net)来进行二分类任务(变化/不变)。 在这里插入图片描述 项目结构 building_change_detection/ ├── main.py ├── train.py ├── evaluate.py ├── infer.py ├
U-Net:建筑物提取(IoU可达0.85)。 DeepLab V3+:土地利用分类(支持高分辨率影像)。 (2) 变化检测(Change Detection) 技术路线: 像素级:影像差值法、变化向量分析(CVA)。 对象级:基于影像分割(如SLIC超像素)的差异统计。 时序分析:LSTM网络预测地表变化趋势(如城市扩张)。 (3) 三维重建 数据源: 立体像对:GF-...
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