【摘 要】
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针对现有机器学习方法在高分辨率遥感影像建筑物识别、变化检测等领域，需要正负训练样本同时参与的问题，提出了一种基于一类样本，无需负样本参与的单类分类建筑物变化检测算法。
【机 构】
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湖南省国土资源规划院; 国土资源评价与利用湖南省重点实验室(2017TP1029); 自然资源部国土卫星遥感应用中心;
【基金项目】
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智慧湖南国土空间规划关键技术研究与示范（2019SK2101）
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针对现有机器学习方法在高分辨率遥感影像建筑物识别、变化检测等领域，需要正负训练样本同时参与的问题，提出了一种基于一类样本，无需负样本参与的单类分类建筑物变化检测算法。首先，提取高分辨率遥感影像的形态学建筑物指数特征与光谱特征，然后对其进行多特征融合，并基于本文的单类分类方法，从面向对象的角度出发，得到对象级建筑物变化检测结果；最后利用本文构建的一种新的形状特征进行精化，得到最终的建筑物变化检测结果。通过对两组不同传感器、不同分辨率的高分辨率遥感影像开展相关实验，并将实验结果与现有高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法进行对比，验证了本文算法具有一定的鲁棒性，且相比于现有建筑物变化检测算法具有更优的检测精度。
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