【摘 要】
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随着多传感器卫星遥感技术的不断发展,实时获取海量遥感影像数据成为可能,且获取的遥感影像表现出高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱等特性。由于遥感数据的不断积累和高品质特性,使得针对遥感图像的各项研究和技术开发等发展势头迅猛。基于遥感图像的变化检测,在城市规划、资源勘查、灾害预警以及军事活动中具有十分重要的意义和应用价值。本文针对合成孔径雷达（SAR）及光学遥感图像,开展特征建模及深度学习的变化检测方
【基金项目】
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成像探测与智能感知（IDIP）实验室与北京航天创智科技有限公司的合作项目“多目标密集场景下的实时检测与跟踪技术”； 十三五项目“***成像仿真与特征分析技术研究”；
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随着多传感器卫星遥感技术的不断发展,实时获取海量遥感影像数据成为可能,且获取的遥感影像表现出高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱等特性。由于遥感数据的不断积累和高品质特性,使得针对遥感图像的各项研究和技术开发等发展势头迅猛。基于遥感图像的变化检测,在城市规划、资源勘查、灾害预警以及军事活动中具有十分重要的意义和应用价值。本文针对合成孔径雷达（SAR）及光学遥感图像,开展特征建模及深度学习的变化检测方法研究。主要研究内容如下:（1）研究了SAR图像中的水体特征,构建了基于灰度直方图邻域极小值的水体特征模型,为后续基于SAR图像的场景变化检测奠定了基础。（2）提出了结合等高面与形态学处理的特征建模变化检测方法。该方法将地理学概念等高线引入到图像中,利用WaterSA R提取SAR图像中的水体,为了抑制SAR图像的固有散斑噪声的影响,运用形态学与区域生长相结合的方法提取完整连续的水体,完成RSCD。本文分别在旧金山数据集、农田数据集、Omodeo湖与Tirso河数据集以及Qori Kalis数据集上进行测试,同时与另外四种方法对比检测结果,实验结果表明本方法总体效果最优,也说明该算法的算力资源消耗小,能够高效的提取变化水体,具有一定泛化能力。（3）提出了Transformer语义特征建模及变化检测方法。该方法采用改进的Res Net18获取特征图,并提取特征图的差异化语义标记供不能直接处理图像的Transformer处理,再对Transformer的输出运用简单网络进行分类,实现城市建筑的RSCD。本文分别同五种算法在LEVIR-CD和DSIFN-CD数据集上进行对比测试,客观指标显示本方法多项指标最优,部分指标显著提升,同时该算法还能够在较少训练时间获得更为精准检测效果。
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