基于孪生神经网络的土地利用现状年度变化检测

近年来,利用多期高分遥感影像,构建土地利用现状年度变化检测模型,并以此为基础支持土地利用现状年度变化检测的智能化发展,正是当前研究的难点所在。本文探讨了构建土地利用现状年度变化检测模型存在的问题。通过对土地资数据进行预处理,构建基于孪生神经网络的变化检测模型,以及对模型输出结果进行GIS优化获取目标区域的变化图斑,实现针对土地利用现状变化区域的快速提取。试验结果表明,该方法可快速发现不同时期影像中土地利用现状的变化位置,有效提升了土地利用现状年度变化检测的智能化水平,可服务于日常土地利用现状年度变更检查工作。