[发明专利]高分辨率遥感影像变化的检测方法及装置、设备

权利要求书

1.一种高分辨率遥感影像变化的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集同一区域不同时相的影像数据；

对前后时相影像数据进行正射校正、影像融合处理，得到遥感图像数据；

采用非生成式和生成式数据扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理生成样本数据；

基于亚像素深度卷积网络对样本数据进行变化检测，获得遥感影像变化结果。

2.根据权利要求1所述的高分辨率遥感影像变化的检测方法，其特征在于：所述同一区域不同时相的影像为同一区域不同年份的同一时相数据。

3.根据权利要求1所述的高分辨率遥感影像变化的检测方法，其特征在于：所述采用非生成式和生成式数据扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理生成样本数据包括：

采用非生成式扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理；

采用生成式数据扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理。

4.根据权利要求3所述的高分辨率遥感影像变化的检测方法，其特征在于：所述采用非生成式扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理，包括：

对原数据集分别进行旋转、上下翻转、左右翻转、锐度调节和添加高斯噪声处理变换为不同的图像；

将处理后不同的图像中前后时相的影像进行波段组合。

5.根据权利要求3所述的高分辨率遥感影像变化的检测方法，其特征在于：所述采用生成式数据扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理，包括：

DCGAN网格的生成器和优化器均釆用Adam作为优化器；

将遥感图像裁剪为256x256大小的影像输入DCGAN网络生成的图像训练集。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的高分辨率遥感影像变化的检测方法，其特征在于：所述基于亚像素深度卷积网络对样本数据进行变化检测，包括：

建立基于亚像素卷积层的DeepLabv3模型；

将样本数据输入利用基于亚像素卷积层的DeepLabv3模型，进行遥感影像变化检测。

7.一种高分辨率遥感影像变化的检测装置，其特征在于：包括：

影像数据采集模块，用于采集同一区域不同时相的影像数据；

影像数据预处理模块，用于对前后时相影像数据进行正射校正、影像融合处理，得到遥感图像数据；

数据扩增模块，用于采用非生成式和生成式数据扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理生成样本数据；

遥感影像检测模块，用于基于亚像素深度卷积网络对样本数据进行变化检测，获得遥感影像变化结果。

8.根据权利要求7所述的高分辨率遥感影像变化的检测装置，其特征在于：所述影像数据预处理模块包括：

非生成式扩增模块，用于采用非生成式扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理；

生成式数据扩增模块，用于采用生成式数据扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理。

9.根据权利要求7所述的高分辨率遥感影像变化的检测装置，其特征在于：所述遥感影像检测模块包括：

模型建立模块，用于建立基于亚像素卷积层的DeepLabv3模型；

影像变化检测模块，用于将样本数据输入利用基于亚像素卷积层的DeepLabv3模型，进行遥感影像变化检测。

10.一种高分辨率遥感影像变化的检测设备，其特征在于：包括处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如权利要求1-6任意一项所述的高分辨率遥感影像变化的检测方法。