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面向高分辨率遥感影像建筑物变化检测的边缘感知网络
引用本文:吴纹辉,慎利,董新丰,杜有德. 面向高分辨率遥感影像建筑物变化检测的边缘感知网络[J]. 地理与地理信息科学, 2021, 37(3): 21-28. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0504.2021.03.004
作者姓名:吴纹辉  慎利  董新丰  杜有德
作者单位:西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室/地球科学与环境工程学院,四川 成都611756;中国自然资源航空物探遥感中心,北京 100083
摘    要:为提升建筑物变化检测精度,尽可能保留变化区域的边缘信息,提出一种边缘感知网络(Edge Sensing Net-work,ESNet),用于较大范围内的高分辨率遥感影像建筑物变化检测.ESNet由主干网、粗预测分支和精预测分支三部分组成:主干网用于提取多层次的特征差异图;粗预测分支通过跳跃连接的方式融合深层特征图与浅层特征图,以获得变化检测的粗预测图;精预测分支选取粗预测图中预测不确定性较大的点,通过融合点的深层和浅层特征实现点的变化属性再判别,从而获取建筑物变化区域的精细化边缘信息.在航空影像和卫星影像建筑物变化检测数据集上的实验表明,相比STANet、UNet++MSOF等变化检测方法,该方法变化检测精度最高,且能有效保留边界的细节信息.

关 键 词:高分辨率遥感影像  建筑物变化检测  边缘感知网络  多特征融合

Edge Sensing Network for Building Change Detection in High Resolution Remote Sensing Images
WU Wen-hui,SHEN Li,DONG Xin-feng,DU You-de. Edge Sensing Network for Building Change Detection in High Resolution Remote Sensing Images[J]. Geography and Geo-Information Science, 2021, 37(3): 21-28. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0504.2021.03.004
Authors:WU Wen-hui  SHEN Li  DONG Xin-feng  DU You-de
Abstract:
Keywords:
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