[发明专利]基于坐标注意力和双时间语义推理的自然保护地遥感图像语义变化检测方法

权利要求书

1.一种基于坐标注意力和双时间语义推理的自然保护地遥感图像语义变化检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

(1)获取遥感图像数据：下载两期自然保护地区域的北京二号和高景一号高分辨率遥感图像数据；

(2)进行数据预处理与数据增强：根据自然保护地矢量数据对获取的遥感图像进行筛选、拼接及裁剪；对两期遥感图像发生变化的变化区域进行语义标注，得到标签图像L₁和L₂，其中，L₁为变化前的语义变化图，L₂为变化后的语义变化图；对遥感图像和标签图像进行裁剪和数据增强，得到自然保护地语义变化检测数据集；按照7：2：1的比例将自然保护地语义变化检测数据集划分为训练集、测试集和验证集；

(3)构建CAB-SRNet网络模型：在残差块中添加坐标注意力机制构建残差坐标注意力模块，构建双时间语义推理模块，在BI-SRNet网络上添加残差坐标注意力模块和双时间语义推理模块，构建CAB-SRNet网络模型；

(4)进行模型训练与评估：基于语义类损失L_sem、二进制变化损失L_change，和语义变化损失L_sc相结合的联合损失函数，采用训练集对CAB-SRNet网络模型进行训练，训练完成后用测试集评估CAB-SRNet网络模型的识别精度和提取效果；

(5)进行语义变化识别：将待提取的自然保护地遥感图像进行数据预处理后，输入训练完成的CAB-SRNet网络模型，CAB-SRNet网络模型输出预测图像，得到自然保护地土地利用语义变化识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于坐标注意力和双时间语义推理的自然保护地遥感图像语义变化检测方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括下列步骤：

(2a)通过Arcgis10.5软件，对自然保护地遥感图像进行筛选、拼接及裁剪；对两期自然保护地遥感图像发生变化的变化区域进行语义标注，得到标签图像L₁和L₂，L₁为变化前的语义变化图，L₂为变化后的语义变化图，标签图像中无变化为白色，水为蓝色，裸地为棕色，植被为绿色，建筑物为红色，道路为灰色，大棚为黑色；通过滑动窗口的方式，对遥感图像和标签图像进行裁剪，裁剪成256×256大小的图像；

(2b)对裁剪后的遥感图像和标签图像进行数据增强，扩大数据量，得到自然保护地语义变化检测数据集，所述数据增强包括：

水平翻转：使用图像处理库OpenCV分别对遥感图像和标签图像进行水平翻转；

垂直翻转：使用图像处理库OpenCV分别对遥感图像和标签图像进行垂直翻转；

水平垂直翻转：使用图像处理库OpenCV分别对遥感图像和标签图像先水平翻转再垂直翻转；

移位、缩放、随机裁剪和添加噪声：分别对遥感图像和标签图像进行移位、缩放、随机裁剪、添加噪声；

(2c)将自然保护地语义变化检测数据集分别按照7∶2∶1的比例划分为训练集、测试集和验证集；所述训练集用于直接参与CAB-SRNet网络模型的训练，进行特征提取；所述验证集用于每个训练阶段之后进行验证；所述测试集用于在训练完成后测试CAB-SRNet网络模型的识别精度和提取效果。