【摘 要】
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随着遥感影像空间分辨率的提升,地物成像特征愈加复杂,基于纹理表达和局部语义等技术的变化检测方法已很难满足需求.为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,构建了一套较大规模的0.8～2 m高分辨率遥感人类活动变化检测数据集(HRHCD-1.0);同时将空间注意力和通道注意力机制引入孪生变化检测网络中,设计了具有更强上下文变化语义特征提取能力的孪生注意力变化检测网络.模型对比实验中,孪生注意力变化检测模型相比非注意力机制模型在验证集上平均交并比提升24％,检测结果更完整,有效缓解了非注意力模型边界较差、局部漏检和
【机 构】
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自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京 100048
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随着遥感影像空间分辨率的提升,地物成像特征愈加复杂,基于纹理表达和局部语义等技术的变化检测方法已很难满足需求.为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,构建了一套较大规模的0.8～2 m高分辨率遥感人类活动变化检测数据集(HRHCD-1.0);同时将空间注意力和通道注意力机制引入孪生变化检测网络中,设计了具有更强上下文变化语义特征提取能力的孪生注意力变化检测网络.模型对比实验中,孪生注意力变化检测模型相比非注意力机制模型在验证集上平均交并比提升24％,检测结果更完整,有效缓解了非注意力模型边界较差、局部漏检和空洞等问题.后处理方法对检测结果的小图斑去除、填洞和图形学平滑等处理,提升了图斑图形效果.变化检测训练中样本量增加对于模型应用的精度和泛化能力有显著提升作用.
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