[发明专利]基于深度学习的高分辨率卫星光学遥感影像建筑物变化检测方法有效
| 申请号： | 202010347858.0 | 申请日： | 2020-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN111553272B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 岳照溪;潘琛;郭功举;刘一宁;毛炜青;冯威丁 | 申请（专利权）人： | 上海市测绘院 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200063 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 基于深度学习的高分辨率卫星光学遥感影像建筑物变化检测方法，包括步骤1对多期同分辨率同区域的遥感卫星影像进行建筑物的矢量范围勾勒；步骤2依照前后两期遥感影像进行建筑物变化区域的矢量范围勾勒；步骤3制作样本；步骤4扩充样本；步骤5搭建建筑物分类网络1；步骤6调用分类网络1中的参数，搭建变化检测网络2，检测两期影像变化；步骤7、8：分类网络参数及剩余参数训练；步骤9用训练好的网络参数进行建筑物分类检测与变化检测，对检测结果进行形态学处理、训练结果矢量化；步骤10将变化检测结果、建筑物分类结果与人工标定结果对比评定，优化补充样本、再训练。以上技术方案有效检测出变化,得到建筑物新增与减少的变化区域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 高分辨率 卫星 光学 遥感 影像 建筑物 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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