一种基于时期耦合的遥感变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，通过特征提取模块分别提取双时间遥感图像的三种尺寸特征图，将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块输出差异特征图；然后将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图；最后将对齐特征图输入检测头模块，分别进行上采样和卷积操作，并通过获取最大值的参数的操作生成最终的变化检测结果。本发明专利技术利用注意力机制，避免对于无关区域的过度关注，增强对于真正变化区域的关注，通过特征对齐和跨尺度融合，以适应遥感图像中目标大小不同的特点，并获得更丰富的上下文信息，检测结果更加准确。测结果更加准确。测结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时期耦合的遥感变化检测方法


[0001]本申请属于图像处理
，具体涉及一种基于时期耦合的遥感变化检测方法。

技术介绍

[0002]变化检测的目的是通过多时间遥感图像监测同一几何区域的差异，它已广泛应用于土地覆盖测绘、城市扩张估计和灾害损害评估。随着精密传感器的快速发展，人们可以获取大规模高分辨率的遥感图像，这也引发了对智能变化监测的需求。然而，由于不同的拍摄周期所导致的成像条件的不同，如季节更替、光照变化和物体改造等，这对变化检测会产生干扰。
[0003]为了应对不相关的变化和复杂的对象，人们尝试了大量基于卷积神经网络的研究。其主要思想在于合并某些促进上下文信息建模的方案，这对于区分更改与共享对象至关重要。其中，多级特征融合策略是首屈一指的，它结合了促进目标定位的低级特征和丰富语义信息的高级特征。此外，人们广泛研究并采用了几种方案来扩大接受域的范围，包括深化结构、扩展卷积和注意机制。值得注意的是，注意机制已经以各种形式进化，如通道注意可以重新校准通道级特征反应，而空间注意则能够突出与任务相关的空间特征。由卷积引导的具有局部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时期耦合的遥感变化检测方法，其特征在于，所述基于时期耦合的遥感变化检测方法，包括：构建并训练检测模型，所述检测模型包括特征提取模块、时期耦合注意模块、特征对齐模块和检测头模块；获取待检测的双时间遥感图像，通过特征提取模块分别提取双时间遥感图像的三种尺寸特征图；将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块，对特征图进行耦合，输出差异特征图；将任一时间的三种差异特征图输入特征对齐模块，将差异特征图进行对齐实现多层次的信息收敛，输出对齐特征图；将对齐特征图输入检测头模块，分别进行上采样和卷积操作，并通过获取最大值的参数的操作生成最终的变化检测结果。2.根据权利要求1所述的基于时期耦合的遥感变化检测方法，其特征在于，所述分别将双时间遥感图像的三种尺寸特征图中相同尺寸的双时间特征图输入时期耦合注意模块，对特征图进行耦合，输出差异特征图，包括：将相同尺寸的双时间特征图通过一层3
×
3卷积，将特征的通道数压缩为原来的一半，得到一次通道压缩后的特征图；将一次通道压缩后特征图的分别通过一层1
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1卷积，将通道数压缩为原来的四分之一，得到二次通道压缩后的特征图作为跨期注意力的Q特征；将一次通道压缩后特征图分别进行多级平均池化，并在通道维度进行连接操作，得到连接后的特征；将连接后的特征分别进行线性变换，将通道数压缩为原来的四分之一，得到的特征作为跨期注意力的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑建炜，全玥芊，王逸彬，吴彭江，郑航，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：