【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感领域和人工智能领域，具体涉及到一种合成孔径雷达图像变化检测方法及装置。
技术介绍
1、当前，遥感图像变化检测的任务是对同一区域不同时相的遥感图像中的变化信息进行检测。由于人类活动和生态系统的影响，地球表面无时无刻不发生着变化，及时准确的获得地表变化信息可以为各项决策提供技术支持，例如：环境保护、灾害检测和自然资源管理等等。随着遥感技术的发展，高分辨率可见光图像数据，多光谱图像数据，高光谱图像数据以及sar图像数据逐渐被变化检测领域采用。sar图像由合成孔径雷达系统产生，通过测视主动成像方式发射和接受面域雷达波，是一种主动式的对地观测系统，由于sar图像独特的成像方式，可以使得所得到图像不受光照，大气等因素的影响。
2、目前来说，基于卷积神经网络(cnn)的变化检测方法在局部信息的提取中表现较好，但很难提取到高分辨率图像的全局信息。然而，对于变化检测来说，双时相图像之间的特征交互至关重要，如何基于双时相图像之间的特征交互，实现高效而准确的sar图像变化检测，是当前急需解决的问题。
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【技术保护点】
1.一种合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，所述双时相SAR图像训练数据集的预处理过程，包括：
3.如权利要求2所述的合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，所述对所述第一信息集合进行边界检查处理，得到预处理后的双时相SAR图像训练数据集，包括：
4.如权利要求1所述的合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，所述图像变化检测模型，包括：局部特征提取模块、全局特征提取模块、空间交换模块、通道交换模块、通道混合模块和特征分类器；
5.如权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，所述双时相sar图像训练数据集的预处理过程，包括：
3.如权利要求2所述的合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，所述对所述第一信息集合进行边界检查处理，得到预处理后的双时相sar图像训练数据集，包括：
4.如权利要求1所述的合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，所述图像变化检测模型，包括：局部特征提取模块、全局特征提取模块、空间交换模块、通道交换模块、通道混合模块和特征分类器；
5.如权利要求4所述的合成孔径雷达图像变化检测方法，其特征在于，所述全局特征提取模块，包括两个并联的全局特征提取子模块；两个并联的全局特征提取子模块的输入端，分别与局部...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢相薇，康利鸿，田菁，张筱晗，范鹏程，陈东，张宇喆，
申请(专利权)人：北京市遥感信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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