【摘 要】
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针对在遥感大数据时代背景下,传统变化检测方法的精度和自动化程度难以满足实际应用需求,提出一种联合光谱特征、对象特征和时间特征的遥感影像变化检测方法.在提取遥感影像多种特征的基础上,利用双向长短期记忆网络,提取光谱-对象-时间特征,实现双时相影像变化信息的有效提取.基于双时相中分辨率遥感影像的实验结果表明:本方法的总体精度超过0.9,Kappa系数达到0.84.相较于传统的变化检测方法,可以有效提高变化检测的精度和自动化程度.
【机 构】
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中国科学院空天信息创新研究院,北京100094;中国科学院大学,北京100049;中国科学院空天信息创新研究院,北京100094
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针对在遥感大数据时代背景下,传统变化检测方法的精度和自动化程度难以满足实际应用需求,提出一种联合光谱特征、对象特征和时间特征的遥感影像变化检测方法.在提取遥感影像多种特征的基础上,利用双向长短期记忆网络,提取光谱-对象-时间特征,实现双时相影像变化信息的有效提取.基于双时相中分辨率遥感影像的实验结果表明:本方法的总体精度超过0.9,Kappa系数达到0.84.相较于传统的变化检测方法,可以有效提高变化检测的精度和自动化程度.
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