[口头报告]多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测方法

多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测方法
编号:105 稿件编号:98 访问权限:私有 更新:2023-04-07 11:46:26 浏览:382次 口头报告

报告开始:2023年05月06日 13:25 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[7A] 7A、遥感与地理信息科学 » [7A-1] 7A-1 遥感与地理信息科学

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摘要
作为城市发展中最活跃的要素之一,建筑物的变化检测对于土地资源规划与利用、经济建设、防灾减灾以及城市可持续发展具有重要意义。由于实际应用中常使用不同分辨率的双时相影像进行变化检测,而传统重采样方法会丢失高分辨率影像中的详细空间信息,给变化检测工作造成困难。同时,高分辨率遥感影像中存在的类间相似性和类内差异性问题也更加突出,使得传统变化检测方法无法有效检测建筑物的变化。针对以上问题,我们提出了多特征融合的超分辨率建筑物变化检测框架,包含超分辨率模块、多特征融合模块和变化检测模块三个部分。采用感知损失将影像重建为语义信息更丰富的超分辨率影像,设计视觉特征Harris-LSD增强建筑物的可检测性,改进了模型的特征提取器。在三个数据集实验验证,结果表明,所提出方法在不同超分辨率方法、特征组合和深度学习变化检测方法的对比上均获得了最高的建筑物CD精度,模型泛化性较强。
关键字
高分遥感影像;超分辨率;多特征融合;深度学习;变化检测
报告人
王艳军
湖南科技大学

稿件作者
王艳军 湖南科技大学
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