多方法融合的遥感影像变化检测方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种多方法融合的遥感影像变化检测方法及系统，该方法包括基于语义信息对前后两期影像进行变化检测，获得前后两期影像的变化检测结果；基于对称编码‑解码的拼接网络结构FCSCN对前后两期影像进行处理，获得端对端变化信息；对变化检测结果和所述端对端变化信息进行融合，获得检测结果；若基于ResNet残差网络结构确认检测结果为虚警，则剔除所述虚警。本发明专利技术实施例通过联合多种方法进行变化检测，即融合基于语义信息的面向对象的变化检测方法和全卷积孪生拼接网络结构模型进行变化图斑粗提取，基于ResNet残差网络结构进行虚警抑制方法，构建了虚警判别模型，剔除变化检测的虚警，提高变化检测的图斑准确性。

【技术实现步骤摘要】
多方法融合的遥感影像变化检测方法及系统
本专利技术涉及遥感影像处理领域，更具体地，涉及一种多方法融合的遥感影像变化检测方法及系统。
技术介绍
遥感影像变化检测技术是在不同时相对地物进行多次观测从而识别其状态变化的过程的技术，已经广泛应用到土地调查、城市研究、生态系统监测、灾害监测评估以及军事侦察等应用中。变化检测的主要特点是处理和分析不同时间所获取的覆盖同一地区的多幅遥感影像，其所处理的数据量更多(多时相影像)、数据异质性更强(成像条件不同所带来的数据差异)、地物情况更复杂(变化地物和未变化地物相互混杂)。根据变化检测的发展历程和技术方向，可归为以下几类：基于像素简单运算的变化检测、基于图像变换的变化检测、基于图像变换的变化检测、基于机器学习的变化检测、面向对象的变化检测、基于深度学习的变化检测方法。面向对象的变化检测是将原来的检测单元像素更改一组有特定关联的像素集合。关于面向对象的研究一方面是将面向对象与原本基于像素的变化检测方法结合，如王文杰等提出了一种面向对象特征融合的高分辨率遥感图像变化检测方法，通过对易康软件进行图像分割后的图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多方法融合的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括：/n基于语义信息对前后两期影像进行变化检测，获得所述前后两期影像的变化检测结果；/n基于对称编码-解码的拼接网络结构FCSCN对前后两期影像进行处理，获得端对端变化信息；/n对所述变化检测结果和所述端对端变化信息进行融合，获得检测结果；/n若基于ResNet残差网络结构确认所述检测结果为虚警，则剔除所述虚警。/n

【技术特征摘要】
1.一种多方法融合的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括：
基于语义信息对前后两期影像进行变化检测，获得所述前后两期影像的变化检测结果；
基于对称编码-解码的拼接网络结构FCSCN对前后两期影像进行处理，获得端对端变化信息；
对所述变化检测结果和所述端对端变化信息进行融合，获得检测结果；
若基于ResNet残差网络结构确认所述检测结果为虚警，则剔除所述虚警。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于语义信息对前后两期影像进行变化检测，包括：
对所述前后两期影像进行多尺度流形排序语义分割以及超像素分割，以使用超像素来代替像素来进行分析；
分别提取所述前后两期影像的特征，通过比较述前后两期影像之间特征的差异获得变化疑似区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征包括纹理、结构和/或梯度特征；所述纹理特征包括灰度共生矩阵特征；所述梯度特征包括方向梯度直方图特征。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于对称编码-解码的拼接网络结构FCSCN为采用深度学习的卷积神经网络DCNN的方法设计的基于全卷积神经网络FCN和暹罗Siam神经网络的网络结构；所述FCSCN的编码部分中，采用相同的网络和权重，对不同时相的遥感影像进行逐层特征提取，并做特征拼接，之后在解码部分采用上采样得到最后的变化图。


5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，基于对称编码-解码的拼接网络结构FCSCN对前后两期影像进行处理，包括：
对所述前后两期影像进行预处理，以减少所述前后两期影像因时...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓凯，张觅，李小凯，饶友琢，刘沁雯，胡平，王有年，
申请(专利权)人：武汉汉达瑞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42