Presentation Details
多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测方法
ID：105
View Protection：PRIVATE
Updated Time：2023-04-07 11:46:26 Hits：2349
Oral Presentation
Start Time：2023-05-06 13:25（Asia/Shanghai）
Duration：15min
Session：7A 7A、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
作为城市发展中最活跃的要素之一，建筑物的变化检测对于土地资源规划与利用、经济建设、防灾减灾以及城市可持续发展具有重要意义。由于实际应用中常使用不同分辨率的双时相影像进行变化检测，而传统重采样方法会丢失高分辨率影像中的详细空间信息，给变化检测工作造成困难。同时，高分辨率遥感影像中存在的类间相似性和类内差异性问题也更加突出，使得传统变化检测方法无法有效检测建筑物的变化。针对以上问题，我们提出了多特征融合的超分辨率建筑物变化检测框架，包含超分辨率模块、多特征融合模块和变化检测模块三个部分。采用感知损失将影像重建为语义信息更丰富的超分辨率影像，设计视觉特征Harris-LSD增强建筑物的可检测性，改进了模型的特征提取器。在三个数据集实验验证，结果表明，所提出方法在不同超分辨率方法、特征组合和深度学习变化检测方法的对比上均获得了最高的建筑物CD精度，模型泛化性较强。
Keywords
高分遥感影像；超分辨率；多特征融合；深度学习；变化检测
Speaker
王艳军
湖南科技大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 05
2023
toMay 08
2023
-
Mar 31 2023
Draft paper submission deadline
-
May 25 2023
Registration deadline
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