Presentation Details
基于全尺度连接孪生网络SNUNet3+的高分遥感影像耕地变化检测
ID：3240
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-13 10:58:43 Hits：2551
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 10:45（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
近年来，中国农村违法用地行为导致耕地减少，特别是城市周边，人地失衡难以逆转。为及时遏制该现象，研究了一种精准、高效检测耕地变化的深度学习方法。将全尺度跳跃连接UNet设计孪生神经网络，并加入模块提升模型检测性能。同时选取江苏省沛县2018年和2021年的高分二号影像进行耕地变化提取。详细研究内容包括：（1）设计了一种用于耕地变化检测的基于全尺度连接深度监督注意力网络（SNUNet3+）。它在网络骨干部分使用了孪生UNet3+结构，并结合scSE注意力机制和深度监督模块，充分关注全尺度特征信息，获取准确全面的变化检测结果。（2）构建了一套沛县变化检测（PX-CLCD）数据集，包含5170对1m分辨率的RGB图像和二值变化标签图，变化类型包括①耕地出现建筑物；②耕地新增道路；③耕地新增大棚房；④耕地新增人造湖泊。
Keywords
变化检测,孪生网络,耕地非农化,高分影像
Speaker
苗立志
副教授 南京邮电大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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