【摘 要】
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随着遥感技术的发展与遥感影像更新频率的提升,自动化建筑物识别与变化检测,在城市规划与管理、城市数据更新等领域都起着极为重要的作用。本文针对建筑物变化特征复杂的特性,提出了一种基于深度学习的建筑物变化检测方法。首先,针对上海市卫星影像特征建立了建筑物变化样本数据库,并利用翻转、改变亮度等多种方式进行样本的扩充;然后,结合深度学习Resnet、Unet等网络结构进行算法的优化与改善,得到优化后的变化检测网络结构;接着,用样本库进行网络参数的训练;最终得到适合上海区域的变化检测网络模型。通过在上海市0.5m高分
【基金项目】
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上海市经济和信息化委员会2019年人工智能创新发展专项资金计划项目(2019-RGZN-01015)。
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随着遥感技术的发展与遥感影像更新频率的提升,自动化建筑物识别与变化检测,在城市规划与管理、城市数据更新等领域都起着极为重要的作用。本文针对建筑物变化特征复杂的特性,提出了一种基于深度学习的建筑物变化检测方法。首先,针对上海市卫星影像特征建立了建筑物变化样本数据库,并利用翻转、改变亮度等多种方式进行样本的扩充;然后,结合深度学习Resnet、Unet等网络结构进行算法的优化与改善,得到优化后的变化检测网络结构;接着,用样本库进行网络参数的训练;最终得到适合上海区域的变化检测网络模型。通过在上海市0.5m高分
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