融合变化向量与Unet的变化检测方法

针对高分辨率遥感影像信息丰富,地物变化复杂,导致变化检测结果精度较低问题。提出融合变化向量分析(CVA)与深度学习的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先,采用CVA变化检测方法提取遥感影像上变化区域、非变化区域以及不确定区域;然后,利用改进的小型U型网络模型(Unet)进行遥感影像变化检测区域提取;最后,利用影像空间信息对提取的变化区域进行后处理,以减少漏检、虚检以及“椒盐噪声”影响。实验结果表明,该方法比仅使用小型Unet网络或CVA算法可更准确地检测出遥感影像中的变化地物。