【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感影像变化检测，具体涉及一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法、系统和设备。
技术介绍
1、变化检测技术则是遥感领域的重要技术分支，其通过对不同时刻的遥感图像进行分析和比较，找出地物状态的变化与否，为国家资源更新、灾害评估和城市规划等提供有力支持。近年来，随着sar技术和人工智能的迅速发展，sar图像变化检测在数据获取和算法处理上有了更多可能性，成为研究热点。
2、变化检测技术作为一项关键技术，不仅在洪涝灾害监测中具有重要价值，还在土地利用、城市规划、资源管理和灾后重建等领域发挥着关键作用。通过对多时相遥感图像进行分析比较，变化检测技术可以有效识别出地表或场景的变化情况，为政府决策、灾害评估和资源管理提供支持。
3、洪涝灾害变化检测的准确性对救灾抗灾非常重要，因此遥感技术和变化检测技术就显得尤为重要。遥感主要分为光学图像和合成孔径雷达sar(synthetic apertureradar)图像，但是光学图像容易受天气和云雾的影响，因而在检测方面存在干扰。自出现合成孔径雷达图像之后，更多学者偏向用sar图像来识别水体，sar图像虽然具有全天候、全天时、不受云雾和光照等影响的优点，所以使用sar图像做水域分割是更好的选择。近年来，合成孔径雷达图像的分辨率越来越高，目前已提升至亚分米量级，这为我们实现高精度的变化检测提供了更多可能，也为快速确定受灾区域和减少灾害损失提供了支持。
4、sar图像变化检测的基本流程有：1)图像预处理；2)差异图生成；3)差异图分析。首先，
5、现有的基于监督学习的遥感影像变化检测方法大体可以分为两个主流学派。
6、首先是两阶段法，即分别用一个卷积神经网络(convolutional nueral network,cnn)或全卷积网络(fully convolutional network,fcn)训练两个时相的图像，然后对分类结果进行对比，得出变化检测结果。这种方法只有在两个变化标签和两个时相语义标签可用时才能实现。
7、另一种方法是单阶段方法，即直接从双时相影像中获取变化结果。块级别的方法将变化检测任务建模为相似度检测过程，将双时相图像分成一对块，并使用cnn获取这对图像块的中心预测。而像素级方法则使用fcn直接从两个输入中获取高分辨率变化图，这通常比块级别方法更为有效和高效。由于变化检测任务涉及处理两个输入，如何融合双时相信息是一个重要问题。现有基于fcn的方法根据双时相信息融合的阶段可大致分为两组。图像级方法是将拼接后的双时相图像作为单个输入送入语义分割网络中。而特征级方法则是将神经网络提取的双时相特征进行融合，使得变化的决策基于融合特征。
8、另一种方法是单阶段方法，即直接从双时相影像中得到变化结果。块级别的方法将变化检测任务建模成一个相似度检测过程，通过把双时相图像分成一对块，再使用一个cnn得到这对图像块的中心预测。像素级方法使用fcns直接从两个输入中获取一个高分辨率变化图，这通常比块级别的方法更有效和高效。由于变化检测任务需要解决两个输入，怎样融合双时相信息是一个很重要的问题。现有的基于fcn的方法根据双时相信息融合的阶段大概可以分为两组。图像级别方法是拼接双时相图像作为一个单输入送到语义分割网络中。特征级方法是将从神经网络中提取的双时相特征进行融合，使变化的决策基于融合特征。
9、ombrianet(drakonakis g i,tsagkatakis g,fotiadou k,等.ombrianet—supervised flood mapping via convolutional neural networks usingmultitemporal sentinel-1and sentinel-2data fusion[j/ol].ieee journal ofselected topics in applied earth observations and remote sensing,2022,15:2341-2356.doi:10.1109/jstars.2022.3155559.)是对语义分割网络u-net(ronnebergero,fischer p,brox t.u-net:convolutional networks for biomedical imagesegmentation[m/ol].arxiv,2015[2023-12-15].http://arxiv.org/abs/1505.04597.)的改进版本，u-net网络结构分为下采样路径和上采样路径两个部分。在下采样路径中，通过一系列卷积层和池化层将输入图像降采样为小型特征图。而在上采样路径中，通过一系列卷积层和上采样层将小型特征图恢复至原始尺寸，并得出像素级别的预测结果。此外，u-net还采用了跳跃连接的方法，将下采样路径的特征图与对应的上采样路径的特征图相连接，使得网络能够同时利用低层和高层特征进行预测。ombrianet基于编码器-解码器架构进行改进，通过创建有意义的特征图从多时相图像中提升了变化检测的精度。这个网络是基于从时间图像生成的特征图来检测变化的，ombrianet使用双时相图像的两个不同时间戳的区域作为输入，第一个图像在事件之前，第二个图像在事件之后。
10、综上，现有技术方案中很少有基于水域遥感影变化检测的方法的研究，更多的是对建筑物的变化进行研究(chen j,yuan z,peng j,等.dasnet:dual attentive fullyconvolutional siamese networks for change detection of high resolutionsatellite images[j/ol].ieee journal of selected topics in applied earthobservations and remote sensing,2021,14:1194-1206.doi:10.1109/jstars.2020.3037893.)，且现有的关于水域变化检测的算法大多基于卷积网络，少有与transformer结合。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：
5.根据权利要求1或4所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：
6.根据权利要求1或2所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤5的具体方法为：
7.根据权利要求1所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤6的具体方法为：
8.根据权利要求1所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤7
9.一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测系统，其特征在于：包括：
10.一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测设备，其特征在于：包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：
5.根据权利要求1或4所述的一种基于像素和语义信息交互的双路径遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：李卫斌，张珊珊，王蓉芳，张晨晨，冯西会，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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