【摘 要】
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卫星遥感成像技术的快速发展的带了海量的数据,如何从遥感影像中有效、准确地提取到有用信息成为研究的热点。对光学遥感影像进行分割,旨在对不同区域进行语义标记,对不同类型地物进行精确划分。变化检测对多时相影像标记其变化区域,是获取地区实时态势信息的重要手段,对自然灾害防治、战场毁伤评估等领域有着诸多应用价值。机场作为重要的基础设施,无论是民用还是军用都发挥着无可替代的作用。本文首先针对现有研究机场公开数
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卫星遥感成像技术的快速发展的带了海量的数据,如何从遥感影像中有效、准确地提取到有用信息成为研究的热点。对光学遥感影像进行分割,旨在对不同区域进行语义标记,对不同类型地物进行精确划分。变化检测对多时相影像标记其变化区域,是获取地区实时态势信息的重要手段,对自然灾害防治、战场毁伤评估等领域有着诸多应用价值。机场作为重要的基础设施,无论是民用还是军用都发挥着无可替代的作用。本文首先针对现有研究机场公开数据集不足,收集并制备了机场分割和变化检测的光学遥感影像数据集,以便后续的研究和实验。然后,本文提出了面对机场分割的任务的TSPNet,使用基于密度峰值聚类的场景分类,削减因客观因素造成的同类目标特征差异大的影响,并结合基于Transformer的多尺度特征提取和超像素边缘信息,减少局部分类错误和边缘分割不精确的问题,并在制备的机场分割数据集上设计实验进行验证,与其它方法相比,本文提出的网络模型具有更好的性能。最后,本文提出了面对机场变化检测的TSP-CD,其设计了基于TSPNet的孪生网络结构解决了多个输入的问题,并利用特征通道拼接的方式充分利用提取到的特征。利用滑动窗口的方式减少了参数量并提高了网络效率。并在制备的机场变化检测数据集上进行实验,实验结果表明,本文提出的模型变化检测效果更好。
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