基于深度学习的高分辨率遥感图像变化检测算法研究

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随着航空航天技术的发展,卫星采集的高分遥感图像呈现高光谱、高时间和高空间分辨率的特点,内含大量结构和时空信息。高分遥感图像变化检测作为遥感领域的研究热点,人们能够及时监测地表变化,目前被广泛应用在地表覆盖、城市规划和环境监测等方面。但受采集设备和环境条件的影响,遥感图像质量受限制,同时人工界定变化区域的方法具有不确定性,影响了变化检测的精度。本文在深度学习基础上,以提高遥感图像二值变化检测精度为目标,开展以下研究:(1)由于原始孪生网络和Unet网络结构简单,泛化能力低,学习特征能力弱,Siam-Unet网络在LEVIR-CD数据集的F1-score值为83.27%。在此基础上,提出SCNN模型,引入残差结构代替普通卷积,加深网络结构,增加网络提取特征能力,针对小目标物体的检测,引入空间金字塔池化模块,增大模型感受野,提高检测完整度。模型充分利用了Unet网络、残差结构和空洞卷积的优点,保证最大限度地提取图像低层和高层特征信息,提高了网络变化检测性能。与Siam-Unet网络相比,F1-score值提升了1.62个百分点,达到84.89%。(2)考虑到循环神经网络内部建立循环机制的结构特点,擅长处理时间序列信息,提出ReSCNN模型。在使用SCNN模型提取图像光谱、空间特征后,融合单向栈式LSTM模型分析图像的时间依赖性,挖掘时间序列信息,二者融合共同学习图像的光谱时空特征,生成图像变化标签。与SCNN模型相比,F1-score值提升了1.53个百分点,达到86.42%。(3)边缘信息能反映物体形状和位置信息,与变化检测任务密切相关。因此引入边缘结构信息,和变化检测信息融合在一个框架内,提出E-Re SCNN模型,输出变化检测概率图和边缘检测概率图反向传播调整参数,并设计双边引导损失函数训练网络模型,提高变化检测精度,完成遥感图像变化检测任务。与Re SCNN模型相比,F1-score值提升了2.07个百分点,最终值达到88.49%。实验结果表明,E-ReSCNN模型在LEVIR-CD数据集上较原始基于孪生网络的变化检测模型效果有所提升,且网络具有一定的泛化能力。
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