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题名一种改进全卷积网络的遥感影像变化检测
被引量:1
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作者
宋文宣
彭代锋
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机构
南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2022年第6期130-136,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(41801386)
江苏省自然科学基金项目(BK20180797)。
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文摘
针对传统变化检测方法依赖特征工程且自动化程度不高的问题,提出了一种基于改进全卷积网络的变化检测方法,可自动学习多层次特征图,实现端到端的变化检测。首先,将两期影像输入到两个共享权重的编码器以分别提取多维度特征图,并构造差值特征图以有效融合变化信息;然后,利用扩张卷积模块增加感受野以有效捕捉多尺度变化信息;最后,通过解码器层逐步增大特征图分辨率的同时恢复影像细节信息,并利用sigmoid层生成最终变化图。通过高分辨率遥感影像变化检测实验表明,该方法可显著降低变化检测虚检率和漏检率,提高变化检测的精度和可靠性。
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关键词
变化检测
全卷积网络
多层次特征图
编码器
解码器
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Keywords
change detection
fully convolutional network
multi-level feature map
encoder
decoder
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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