基于多特征融合与边缘约束的建筑物变化检测

利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果.针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测方法.引入改进的形态学建筑物指数,通过建筑物的多特征描述与差异特征集融合实现城镇区域建筑物变化信息自动...     

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。     

利用结构面对象的高分遥感影像建筑物变化检测

根据建筑物具有丰富的角点和规则的外观形状的特点,本文提出了依据线段信息生成建筑物变化检测基本单元——结构面对象的建筑物变化检测方法.从高分遥感影像中提取出建筑物的边缘线及屋顶外形线条,生成结构面对象并提取其在两时相影像中相应的特征信息,通过监督分类获取变化建筑区域.试验结果表明,利用结构面对象进行建筑物变化检测能较完整...     

基于深度学习差值分析的高分影像建筑物变化检测

高分辨率遥感影像的建筑物变化检测在灾害评估、城市管理等方面应用广泛.为提高建筑物变化检测精度,提出一种对不同时相的图像分别进行建筑物提取,再利用差值法进行变化检测提取建筑物变化结果的方法.首先利用基于分类验证原理对高分辨率遥感影像进行建筑物提取与优化,进一步将两幅不同时相的建筑物提取结果转化为两幅二值图像,在此基础上使用图像差值法得出图像变化的部分,最后对初步结果进行腐蚀膨胀等后处理,得到最终的变化结果.实验表明,该方法相对于直接利用原始影像进行变化检测,能够有效对变化建筑物进行检测并提高检测的精度.     

一种面向无人机绝对定位的卫星基准影像检索方法

针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）拒止环境下大范围无人机视觉绝对定位问题,提出了一种聚合深度学习特征的卫星基准影像检索方法。首先,利用预训练的深度学习模型提取无人机与卫星基准影像的局部卷积特征;然后,对局部特征描述符进行聚合,生成影像全局表达;最后,利用影像全局特征进行相似性检索,并采用检索结果精匹配重排序的后处理方法,进一步提高检索准确率。设计了一个新的面向无人机绝对定位的卫星基准影像数据集并进行实验,结果表明,使用所提方法检索无人机影像适配区域的卫星基准影像的准确率达76.07%,可为后续基于视觉的无人机绝对定位提供参考。     

一种热红外与可见光影像深度特征匹配方法

针对无人机热红外影像与光学卫星影像的匹配难题,提出一种基于异源地标数据集学习的深度局部特征匹配方法。首先,利用生成对抗网络学习热红外与可见光影像的灰度分布规律,并进一步合成用于特征提取模型训练的热红外影像地标数据集;然后,联合残差网络和注意力机制模型,从数据集中学习深度不变特征;最后,经过对不变特征的匹配、提纯等处理,获得像对的正确匹配点。试验测试了该方法的性能,并与KAZE、特征检测描述网络和深度局部特征模型进行了对比。结果表明,提出的方法对灰度、纹理、重叠率以及几何变化具有较强的适应性,且匹配效率较高,可为无人机视觉导航提供支撑。     

基于深度学习方法的耕地违建自动提取

耕地是粮食安全的根基所在,而随着我国城镇化的推进,农村违法占用耕地问题逐渐普遍化.加强对农村耕地的违建监测并制定应对措施是有效制止耕地蚕食现象的前提.借助深度学习技术,提出了一种基于前期耕地矢量的建筑物变化检测方法.首先利用已有国情矢量和影像数据制作建筑物专题样本;然后利用U-Net网络进行建筑物提取的模型训练,借助O...     

一种正样本单分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法

高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。     

DInSAR形变异常的建筑物违章检测方法

针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。     

DInSAR形变异常的建筑物违章检测方法

针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。     

DInSAR形变异常的建筑物违章检测方法

针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。     

基于深度学习的遥感变化检测技术应用研究

传统的人工目视变化提取的方式耗费大量的人力、物力且作业周期长，已经无法满足当今快速监测分析的需求，现在利用不同期影像进行智能变化检测和提取成为专家学者和软件方研究的热点。本文将浅析基于深度学习的遥感影像变化检测方法，旨在探索基于遥感影像进行常态化、快速化变化检测的技术路线和相关业务的应用，如基础测绘地形图更新、土地变更调查、地理国情监测更新等，为城市变化信息、地理信息数据的快速更新提供支撑。     

多尺度特征融合深度学习建筑物的提取方法

提出一种基于多尺度特征融合的建筑物提取方法,结合新的网络DenseASPP-UNet,以实现影像多尺度特征的融合,进而高精度提取建筑物.通过Inria开源建筑物航空影像数据集进行验证,表明DenseASPP-UNet相比其他深度学习方法建筑物提取精度有很大的提升.     

利用倾斜影像重建点云的建筑物变化检测

城镇空间建筑物的变化检测是分析城市空间格局变化的一项重要内容。针对利用卫星影像检测建筑物变化过程中噪声、复杂边界等干扰难题,本文从不同期倾斜影像重建点云中自动提取建筑物平面和高度两个维度的准确变化信息。首先采用布料模拟滤波算法较大程度上减少地形点的影响;然后利用一种动态图神经网络深度学习方法,有效地检测出点云中的建筑物,通过前后两期点云分类后结果对比提取出建筑物的三维变化信息;最后选取杭州市萧山区局部区域的两期倾斜摄影测量密集匹配点云数据开展分析验证。结果表明,本文方法能够在大范围内快速实现可靠的建筑物变化检测,建筑物平面和高程两个维度的变化信息均有很好的反映,为城市精细化管理提供了一种有效方法。     

无人机影像在蔬菜基地变化监测中的应用

为精确获取蔬菜基地变化信息,本文以广东省韶关市乳源瑶族自治县蔬菜基地为例,基于无人机技术获取的2019年9月与2019年11月经过数据预处理的无人机影像,采用ERDAS的DeltaCue智能变化检测模块,通过Magnitude Diff算法检测变化区域,利用Spectral Segmentation光谱分割过滤器剔除无...     

多尺度特征孪生神经网络的建筑物变化检测方法

针对从多时相高分辨率遥感影像上做建筑物变化检测出现的细节特征丢失、变化检测结果模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度特征孪生神经网络的遥感影像建筑物变化检测算法。以孪生神经网络为基础网络,将Inception v2结构加入网络特征提取层中,获得遥感影像多尺度特征,并对其进行多特征融合,更好地还原建筑目标的细节信息。与全卷积孪生神经网络网络相比,在WHU和LEVIR-CD建筑变化数据集下的实验结果表明,overall accuracy、F1-score和Kappa系数指标都有所提高,本文的多尺度孪生神经网络方法更利于建筑物变化检测,并获得了良好的测试结果。     

多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测

为充分发挥遥感影像中各特征的优势,提高遥感影像建筑物变化检测精度,基于面向对象的分析方法,提出了一种基于模糊集合的证据理论特征信息融合的变化检测方法。首先,在影像分割的基础上,利用变化矢量分析法分别计算前后时相对应对象的光谱、纹理特征差异及形态学建筑物指数差异;然后,以Sigmoid函数作为隶属度函数,计算对象属于变化类和非变化类的隶属度并以之构建证据理论所需的基本概率分配函数;最后,利用证据理论对多种特征进行融合并通过规则判定得到建筑物变化区域。利用不同地区影像的试验结果表明,该方法能够有效融合影像的多种特征,提高建筑物变化检测的精度。     

基于深度学习理论的无人机影像分类

针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。     

无人机影像密集匹配点云在违法占地和违法建筑监测中的应用

当前城市违法占地和违法建筑监测大多基于遥感影像开展,无法有效发现建筑物加建、加盖等情况,利用影像密集匹配点云提取建筑物三维变化是“两违”精准监测的有效途径。本文以贵港市“两违”监测工作为例,以无人机影像密集匹配点云为基础数据,通过构建深度神经网络模型自动提取建筑物点云,并检测不同时相建筑物点云的变化,经叠加审批、规划等自然资源管理数据,快速提取出疑似“两违”图斑并开展监测。     

融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法EI北大核心CSCD

深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法,现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征,而在现实场景中,变化区域的尺度具有多样性。为此,本文提出了融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法,通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。首先,利用特征金字塔网络自身的多尺度特性,使网络学习到不同尺度的变化特征,为了提升网络感受野和利用全局特征信息,在特征提取网络末端引入扩张卷积空间金字塔模块;然后,在不同变化特征融合时,使用变化特征融合模块来控制信息传播以减少特征融合时的差异性;最后,使用门控机制,将不同尺度预测的变化特征图进行加权求和,最终产生具有高精度的变化特征图。本文方法不仅能获取多尺度变化特征,还能利用全局信息和精确的空间细节来提升预测特征图的空间精度。对比试验表明,本文方法在变化检测基准数据集CDD和LEVIR-CD上取得了较好的结果,召回率分别提高了6.58%和5.26%。