[发明专利]一种遥感影像变化检测方法及检测装置有效
| 申请号： | 201910176026.4 | 申请日： | 2019-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN109934154B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 张德政;陈天傲;栗辉;李鹏;杨攀;杨容季 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种遥感影像变化检测方法及检测装置，能够高模型对于变化区域的检测精度和变化发现能力。所述方法包括：S1，获取同一地区的两时相影像进行预处理，其中，影像为遥感影像；S2，在预处理后的两时相影像上，逐像素提取多尺度的光谱特征和纹理特征，得到训练数据集；S3，以堆栈降噪自编码器作为深度学习模型，利用得到的训练数据集训练深度学习模型；S4，获取需要测试的遥感影像并按照S1‑S2生成测试数据集，利用训练好的深度学习模型对测试数据集进行检测，将检测到的像素结果逆向拼接为图像，得到最终检测图。本发明涉及遥感影像处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 遥感 影像 变化 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括：S1，获取同一地区的两时相影像进行预处理，其中，影像为遥感影像；S2，在预处理后的两时相影像上，逐像素提取多尺度的光谱特征和纹理特征，得到训练数据集；S3，以堆栈降噪自编码器作为深度学习模型，利用得到的训练数据集训练深度学习模型；S4，获取需要测试的遥感影像并按照S1‑S2生成测试数据集，利用训练好的深度学习模型对测试数据集进行检测，将检测到的像素结果逆向拼接为图像，得到最终检测图。
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