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多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测方法
编号：105
访问权限：私有
更新：2023-04-07 11:46:26 浏览：239次
口头报告
报告开始：2023年05月06日 13:25（Asia/Shanghai）
报告时间：15min
所在会场：[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。
关键词
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
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重要日期
-
会议日期
05月05日
2023
至05月08日
2023
-
03月31日 2023
初稿截稿日期
-
05月25日 2023
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
中国科学院青年创新促进会地学分会
中国科学院青年创新促进会地学分会
承办单位
武汉大学
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
中国地质大学（武汉）
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
中国地质大学（武汉）
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