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基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像建筑物变化检测

bigegpt 2024-08-03 11:27 10 浏览

本文内容来源于《测绘通报》2023年第4期,审图号:GS京(2023)0721号

基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像建筑物变化检测

齐建伟1, 王伟峰1, 张乐2, 王光彦3

1. 黄河水利职业技术学院, 河南 开封 475004;
2. 中科北纬(北京)科技有限公司, 北京 100043;
3. 江苏省工程勘测研究院有限责任公司, 江苏 扬州 225002

关键词:变化检测, 深度学习, 卷积神经网络, 语义分割

引文格式:齐建伟, 王伟峰, 张乐, 等. 基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像建筑物变化检测[J]. 测绘通报, 2023(4): 145-149. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0119.
摘要

摘要 :变化检测是遥感测绘领域的重要任务,作为执法依据,在耕地非农化等场景监测中发挥重大作用。近年来,使用人工智能相关技术进行变化检测,常见的技术方案为叠加两期影像,再使用语义分割算法求解变化区域。本文使用变化检测数据集LEVIR-CD作为试验数据,在DeepLabV3+算法基础上,针对变化检测场景特点,对模型结构进行改进。以DeepLabV3+的孪生网络为主干,使用多层级特征交互操作,充分融合图像特征。结果表明,改进的网络结构更加适合变化检测任务场景


正文


作者简介
作者简介:齐建伟(1983—),男,硕士,讲师,主要从事无人机遥感测绘等方面的教学和科研工作。E-mail:154515324@qq.com



初审:纪银晓
复审:宋启凡
终审:金 君

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