基于深度學習的高分辨率衛(wèi)星光學遙感影像建筑物變化檢測方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010347858.0 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN111553272A | 公開（公告）日 | 2020-08-18 |
| 申請公布號 | CN111553272A | 申請公布日 | 2020-08-18 |
| 分類號 | G06K9/00(2006.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 岳照溪;潘琛;郭功舉;劉一寧;毛煒青;馮威丁 | 申請（專利權(quán)）人 | 上海市測繪院 |
| 代理機構(gòu) | 上?？坡蓪＠硎聞账ㄌ厥馄胀ê匣铮?/td> | 代理人 | 葉鳳 |
| 地址 | 200063上海市普陀區(qū)武寧路419號 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 基于深度學習的高分辨率衛(wèi)星光學遙感影像建筑物變化檢測方法，包括步驟1對多期同分辨率同區(qū)域的遙感衛(wèi)星影像進行建筑物的矢量范圍勾勒；步驟2依照前后兩期遙感影像進行建筑物變化區(qū)域的矢量范圍勾勒；步驟3制作樣本；步驟4擴充樣本；步驟5搭建建筑物分類網(wǎng)絡1；步驟6調(diào)用分類網(wǎng)絡1中的參數(shù)，搭建變化檢測網(wǎng)絡2，檢測兩期影像變化；步驟7、8：分類網(wǎng)絡參數(shù)及剩余參數(shù)訓練；步驟9用訓練好的網(wǎng)絡參數(shù)進行建筑物分類檢測與變化檢測，對檢測結(jié)果進行形態(tài)學處理、訓練結(jié)果矢量化；步驟10將變化檢測結(jié)果、建筑物分類結(jié)果與人工標定結(jié)果對比評定，優(yōu)化補充樣本、再訓練。以上技術(shù)方案有效檢測出變化,得到建筑物新增與減少的變化區(qū)域。?? |
