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针对高分辨率遥感影像变化检测存在漏检和检测边界粗糙的问题,提出一种基于UNet++和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法.该算法采用UNet++网络作为基础网络提取特征,并在基本卷积单元中引入注意力机制突出重要特征,由此完成遥感影像端到端的变化检测.在高分辨率卫星影像变化检测数据集中进行了验证,相比于经典语义分割网络,该算法在精确率、召回率、F1值和总体精度上均有较大提升. 相似文献
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为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,能够有效提高变化检测精度。 相似文献
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王晓雯戴晨光张振超季虹良 《测绘与空间地理信息》2023,(5):70-73
针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。 相似文献
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面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。 相似文献
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融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法（FNEA）进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。 相似文献
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遥感影像目标的尺度特征卷积神经网络识别法 总被引：1，自引：1，他引：0
高分辨率遥感影像的目标检测与识别，是高分对地观测系统中影像信息自动提取及分析理解的重要内容。针对传统影像目标检测与识别算法中人工设计特征稳健性与普适性差的问题，本文提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别方法。首先通过统计遥感影像目标的尺度范围，获得卷积神经网络训练与测试过程中目标感兴趣区域合适的尺度大小。然后根据目标感兴趣区域合适的尺度，提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别架构。通过WHU-RSone数据集对本文卷积神经网络架构与Faster-RCNN架构对比测试验证。试验结果表明，本文架构ZF模型和本文架构VGG-16模型的mean average precision （mAP）分别比Faster-RCNN ZF模型和Faster-RCNN VGG-16模型提高8.17%和8.31%，本文卷积神经网络架构可获得良好的影像目标检测与识别效果。 相似文献
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针对传统手工提取特征方法需要专业领域知识，提取高质量特征困难的问题，将深度迁移学习技术引入到高分影像树种分类中，提出一种结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类方法。为了获取树种的精确边界，该方法首先利用多尺度分割技术分割整幅遥感影像，并选择训练样本作为深度卷积神经网络的输入。为了避免样本数量少导致过拟合问题，采用迁移学习方法，使用ImageNet上训练的VGG16模型参数初始化深度卷积神经网络，并利用全局平局池化压缩参数，在网络最后添加1024个节点的全连接层和7个节点的Softmax分类器，利用反向传播和Adam优化算法训练网络。最后分类整幅遥感影像，生成树种专题地图。以安徽省滁州市的皇甫山国家森林公园为研究区，QuickBird高分影像作为数据源，采用本文方法进行树种分类。试验结果表明，本文方法树种分类总体精度和Kappa系数分别为78.98%和0.685 0，在保证树种精度的同时实现了端到端的树种分类。 相似文献
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遥感影像变化检测作为遥感领域的热点问题一直以来备受关注,面向对象变化检测技术对高分辨率遥感影像具有良好的分析处理能力,因此,越来越受到人们的青睐.对面向对象变化检测技术进行归纳、总结,根据面向对象变化检测技术流程,从数据预处理、影像分割、特征提取、变化检测、精度评价五个方面分别阐述了面向对象变化检测的研究进展,并指出了各阶段目前依然存在的问题.最后,在总结面向对象变化检测技术的基础上,对其未来的发展进行了展望. 相似文献
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针对高分辨率遥感影像变化检测中存在的变化像素与未变化像素边界难以准确区分以及变化小、目标检测中容易出现漏检等问题,本文提出一种联合密集连接与注意力的孪生网络(CDASNet)。该网络采用孪生网络的输入方式,并在编码阶段利用残差连接单元以及密集连接的方式增强对原始影像底层特征的提取,同时在解码阶段引入注意力模块为不同层次的特征图赋予新权重来关注变化信息,进一步利用跳跃连接将编码阶段的浅层特征和解码阶段的深层特征进行融合,最终经过上采样恢复原始影像分辨率得到变化检测结果。将本文方法应用在LEVIR-CD数据集和CDD数据集中进行实验,结果表明,本文提出的方法在精度和召回率上都优于FC-Siam-conv、FC-Siam-diff、DSAMNet、SUN-CD 4种方法。 相似文献
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多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测 总被引：4，自引：1，他引：3
针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。 相似文献
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张征稳 《测绘与空间地理信息》2023,(S1):203-207
随着深度学习技术在遥感变化检测领域的发展,许多基于卷积神经网络(CNNs)的变化检测算法得到了广泛的应用,但在建筑物变化检测中,仍存在样本不平衡、边界模糊等问题。为解决上述问题,提出基于孪生U-Net和边缘优化策略(Siamese U-Net and Edge Refinement Strategies, Siam-Unet-ERS)的建筑物变化检测方法。首先提出了边界优化策略,共享建筑物变化检测主任务和边界提取子任务之间的空间特征,以实现提升建筑物边界定位精度的目的。同时,设计了残差捷径模块,在不降低模型性能的同时提升模型收敛速率。网络在LEVIR-CD和WHU数据集上都经过验证和测试,分别达到了97.79%和98.92%的总体精度。实验结果表明,Siam-Unet-ERS方法优于一些以前较先进的变化检测方法。 相似文献
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顾及全局和局部最优的高分辨率遥感影像多尺度分割优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像多尺度分割是面向对象影像分析方法（OBIA）的关键步骤，分割质量直接影响OBIA的分类精度，目前多尺度分割方法都很难让分割结果同时达到全局和局部最优。本文针对上述问题，提出一种新的顾及全局和局部最优的高分辨率遥感影像多尺度分割优化算法。该算法主要包括：（1）采用局部方差准则获得多尺度分割的全局最优分割尺度。（2）对全局最优分割尺度中的过分割和欠分割对象进行优化处理，获得局部最优分割结果。（3）将局部最优化分割结果与全局最优分割结果进行融合，获得最终的多尺度优化分割结果。本文采用2个QuickBird遥感影像进行实验，验证该算法的有效性，并对实验结果进行定性和定量分析，结果表明：（1）从视觉效果来看，优化后的分割结果具有更准确的分割边界，大尺度的地物保持较好的区域性，小尺度的地物保持了更多细节。（2）从定量评价指标（RR、RI和ARI）分析：在实验1中，该算法比全局最优分割尺度的RR\RI\ARI分别提高了2.1%，2.4%，30.2%，比基于K均值优化算法分别提高了8.3%，0.1%，8.1%，比融合边界优化算法分别提高了0.7%，0.4%，17.6%；在实验2中，该算法比全局最优分割尺度的RR\RI\ARI分别提高了4.5%，2.7%，29.3%，比基于K均值优化算法分别提高了17%，0.8%，8.4%，比融合边界优化算法分别提高了1.7%，2.5%，17.2%。（3）相对典型分割算法，该算法的优化结果达到了局部和全局最优；相对其他多尺度分割优化算法，该算法同时减少了欠分割和过分割对象。 相似文献
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针对目前高空间分辨率光学遥感影像地表变化检测面临的挑战，该文提出一种孪生差分特征融合网络方法，一方面增强了对深层变化特征的提取能力，通过差分特征能更好地引导网络学习；另一方面在网络末端引入深监督策略，有效融合多尺度信息，充分利用不同语义层次特征，从而生成高精度的变化检测结果。此外，还设计了顾及样本不均衡问题的损失函数，降低正负样本极度不平衡对模型训练的负面影响。为了评估该文提出方法的有效性和优势，在两个公开变化检测数据集上将其与5种具有代表性的变化检测方法进行对比实验，结果证明该方法能有效提升变化检测的精度，并且对尺度差异明显的地物有较强的检测能力，在轮廓细化上具有显著优势。 相似文献
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为了提高高分辨率遥感影像变化检测的精度,该文提出一种基于规整化策略的面向对象迭代加权多变量变化检测算法。该方法利用多尺度分割法对两期影像进行了分割并提取了影像对象的各种特征,选择具有代表性的特征参与面向对象的IR-MAD变化检测,并在迭代加权的过程中加入规整化策略,避免广义特征方程可能出现的不稳定性。该方法减少了噪声,提取了研究区大部分变化区域,提高了高分辨率影像的变化检测精度和可靠性。结合人工变化检测和像素级IR-MAD检测结果,并采用新疆边界口岸资源三号卫星影像,验证了该方法的有效性。 相似文献
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通过分析传统的遥感变化检测方法存在的问题,提出了面向对象的遥感变化检测方法。本文利用某地ETM+两个时相的遥感影像,将面向对象和传统变化检测方法进行定性定量的比较,从而得出面向对象的遥感变化检测方法的优势。该方法采用了基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象的多尺度分割方法和模糊分类的方法对变化检测图像进行处理,从而提高了变化检测结果的精度。最终得到较理想的实验分析结果。 相似文献
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针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种色彩空间变换和多尺度分割相结合的阴影检测方法。该方法首先对原始影像进行连续两次HSV变换,并分别提取前后两次变换的亮度分量和色度分量;然后引入面向对象思想,进行多个尺度的影像分割并依次实现每一尺度下的阴影检测;最后将多个尺度的检测结果进行决策级融合获取最终检测结果。利用高分二号和Google Earth影像分别进行实验,实验结果表明,该方法有效结合了粗细尺度优势,阴影检测误检率和漏检率较低,同时对较亮阴影和较暗地物均具备较好的识别效果。 相似文献