遥感图像变化检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种遥感图像变化检测方法，包括：获取同一空间位置不同时间拍摄的遥感影像；根据上述遥感影像，基于深度学习变化检测网络模型，输出图斑变化检测结果；对输出的图斑变化检测结果，利用像素级变化检测损失函数计算像素级损失；利用连通域算法，将变化检测标签处理成不同的图斑实例，计算实例损失和背景损失，完成实例级损失函数计算；加权平均得到的像素级损失以及得到的实例级损失，完成损失值计算。本发明专利技术还涉及一种遥感图像变化检测系统。本发明专利技术能够实现实例级约束的变化检测，协同优化模型的定位精度和轮廓精度，提升变化检测的实际应用落地能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种遥感图像变化检测方法及系统。

技术介绍

1、遥感变化检测是通过观察一个区域内不同时期拍摄的遥感影像，利用图像处理或者数理模型等方法，识别该区域内地物目标或者某种现象变化的过程，具体包括地物位置、范围的变化和地物性质、状态的变化等。

2、为了实现基于遥感影像的变化检测，早期研究主要集中在传统变化检测算法领域。传统的变化检测算法主要通过利用简单的图像代数或者复杂的特征构造方法获取特征，并通过阈值判断或者机器学习(machine learning，ml)等算法对特征做出变与不变的判断。传统的变化检测算法在面向大范围高分辨率遥感影像数据时，存在着明显的缺陷，因此基于大数据的深度学习(deep learning，dl)变化检测算法成为了研究热点。不同于传统方法，基于dl的变化检测技术可以端对端的输入多期遥感图像，输出变化区域图斑，不仅可以带来更少的人工干预和更高的精度，也能带来更强的鲁棒性和更好的泛化能力。

3、深度学习变化检测算法，按照检测结果粒度可以划分为：场景级变化检测(scene-level change detec本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种遥感图像变化检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.如权利要求2所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤a包括：

4.如权利要求3所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤b包括：

5.如权利要求4所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤c包括：

6.如权利要求5所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤d包括：

7.如权利要求6所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤d进一步包括：...

【技术特征摘要】

1.一种遥感图像变化检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.如权利要求2所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤a包括：

4.如权利要求3所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤b包括：

5.如权利要求4所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述的步骤c包括：

6.如权利要求5所述的遥感...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈盼，陈劲松，李晓丽，韩宇，姜小砾，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：