【摘 要】
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对地表变化实时准确的监控使人类能够更好地掌控和利用自然资源,探索人与自然之间的相互作用。建筑物是人类生产活动与居住的场所,因此成为变化检测的重要研究对象。遥感影像具有较大的观测范围,周期性使其成为变化检测的良好数据源,近年来影像分辨率的提升为变化检测任务提供了更多的可能性与更高的要求。首先,高分辨率遥感影像需要处理的数据量较大。其次,目前多数基于深度学习的变化检测网络仅使用了双时相影像的高层特征甚
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对地表变化实时准确的监控使人类能够更好地掌控和利用自然资源,探索人与自然之间的相互作用。建筑物是人类生产活动与居住的场所,因此成为变化检测的重要研究对象。遥感影像具有较大的观测范围,周期性使其成为变化检测的良好数据源,近年来影像分辨率的提升为变化检测任务提供了更多的可能性与更高的要求。首先,高分辨率遥感影像需要处理的数据量较大。其次,目前多数基于深度学习的变化检测网络仅使用了双时相影像的高层特征甚至分割结果,忽略了包含更多细节信息的低层特征。最后,当下对变化检测结果的像素级评价无法满足实际应用需求。本文的主要研究内容如下:（1）为了减少特征提取过程中的信息丢失,设计端到端的多尺度连体空洞卷积网络,实现多尺度特征融合,获取更加全面的变化特征,能够有效减少漏检的变化建筑物数量,并且改善分割效果。（2）使用适用于样本不均衡任务的损失函数策略,增加了网络的学习能力与训练的稳定性,降低变化样本数量较少对训练过程造成的影响。使用两种具有不同特性的损失函数,提高变化样本的权重值以平衡样本不均衡的问题,针对建筑物提取和变化检测任务使用不同的损失函数。（3）除了像素级的评价,增加对象级的精度评价,获取变化建筑物的数量。结合两种指标对变化检测结果实现更加全面的评价,对研究目标进行更有目标性的改进。为了验证本文所提出方法的有效性,在WHU建筑物变化数据集与LEVIRCD数据集上使用本文提出的新型网络模型进行实验。与国际上目前已有的建筑物变化检测方法相比,本文所用方法在像素级和对象级的指标上表现均较为优秀,在两个公开数据集上的IoU指标分别达到78.36和75.62,更能有效实施高分辨率遥感影像上的建筑物变化检测任务。
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