【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于深度学习，涉及一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法。
技术介绍
1、遥感影像农田变化检测是利用同一区域不同时相的遥感数据来确定和分析该区域农田的的土地覆盖面积的变化的一种方法。随着成像光谱技术的发展，可以相对容易地获得多时态遥感图像，促进了相关变化检测研究的发展，在城市规划、农业调查、灾害评估和地图修订等方面有着广泛的应用。与仅包含部分波段的多光谱遥感图像相比，高光谱数据具有在大光谱范围内提供连续、详细的特征光谱特征的优势，具有“图谱合一”的特点，可以更好地区分两幅图像的变化部分。
2、经典的变化检测方法主要利用光谱信息构造代数运算，或将高光谱图像投射到一个低维特征空间来揭示变化的属性，以变化向量分析、迭代多元变化检测、慢特征分析、主成分分析等方法为代表。传统的变化检测方法往往是基于不同时相图像之间的光谱差分，不能充分利用复杂的高光谱图像的固有特征。近年来，随着深度学习的不断发展，卷积神经网络成为开发新的变化检测方法的研究热点，一些研究采用基于大量标记数据的监督方法来进行模型训练，以获得较好的精度表现...
【技术保护点】
1.一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：对两时相高光谱影像做预处理，主要包括几何畸变矫正，光谱图像渐晕校正，辐射校正，以及计算影像归一化参数，进行前后期影像归一化。
3.根据权利要求1所述的一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：在步骤S2中，对预处理后的数据集进行标注与划分，在本方法中，选取样本时，考虑到以图像的边缘像素为中心的斑块，首先以映射的方式对图像的边缘进行展开，使用7×7的块作为滑动窗...
【技术特征摘要】
1.一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：对两时相高光谱影像做预处理，主要包括几何畸变矫正，光谱图像渐晕校正，辐射校正，以及计算影像归一化参数，进行前后期影像归一化。
3.根据权利要求1所述的一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：在步骤s2中，对预处理后的数据集进行标注与划分，在本方法中，选取样本时，考虑到以图像的边缘像素为中心的斑块，首先以映射的方式对图像的边缘进行展开，使用7×7的块作为滑动窗口生成样本，滑动窗口的中心作为该样本的标签，之后从中选取少量样本进行类别标记作为训练样本，选取部分样本作为无标记训练样本。
4.根据权利要求1所述的一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：在步骤s3中，所述的差分对比特征增强网络结构包括差分融合注意子网络(dfa)，孪生增强模块(sem)以及分类层预测部分；在dfa子网络中，构建了两个用于两时相高光谱图像的分支和一个用于差分特征图的分支；在两时相编解码分支中，首先利用卷积进行下采样特征提取，经过三次下采样操作后对特征图利用反卷积进行上采样，与对应尺度的编码阶段的特征图进行堆叠，再使用卷积操作对融合后的特征图进行特征提取。
5.根据权利要求4所述的一种用于半监督高光谱变化检测的差分对比增强方法，其特征在于：在dfa子网络中，两时相高光谱补丁输入两时相编解码器分支中获得丰富的多尺度特征，然后对对应尺度的特征图进行差分操作得到差分特征图，将这些多尺度...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗甫林，周天媛，王小攀，郭坦，刘嘉敏，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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