[發(fā)明專利]多方法融合的遙感影像變化檢測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110139765.3
• 申請日: 2021-02-01
• 公開（公告）號: CN112861690A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發(fā)明（設計）人: 鄧凱;張覓;李小凱;饒友琢;劉沁雯;胡平;王有年
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢漢達瑞科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 劉璐

本發(fā)明實施例提供一種多方法融合的遙感影像變化檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括基于語義信息對前后兩期影像進行變化檢測，獲得前后兩期影像的變化檢測結(jié)果；基于對稱編碼?解碼的拼接網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)FCSCN對前后兩期影像進行處理，獲得端對端變化信息；對變化檢測結(jié)果和所述端對端變化信息進行融合，獲得檢測結(jié)果；若基于ResNet殘差網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)確認檢測結(jié)果為虛警，則剔除所述虛警。本發(fā)明實施例通過聯(lián)合多種方法進行變化檢測，即融合基于語義信息的面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法和全卷積孿生拼接網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型進行變化圖斑粗提取，基于ResNet殘差網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行虛警抑制方法，構(gòu)建了虛警判別模型，剔除變化檢測的虛警，提高變化檢測的圖斑準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感影像處理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種多方法融合的遙感影像變化檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

遙感影像變化檢測技術(shù)是在不同時相對地物進行多次觀測從而識別其狀態(tài)變化的過程的技術(shù)，已經(jīng)廣泛應用到土地調(diào)查、城市研究、生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測、災害監(jiān)測評估以及軍事偵察等應用中。變化檢測的主要特點是處理和分析不同時間所獲取的覆蓋同一地區(qū)的多幅遙感影像，其所處理的數(shù)據(jù)量更多(多時相影像)、數(shù)據(jù)異質(zhì)性更強(成像條件不同所帶來的數(shù)據(jù)差異)、地物情況更復雜(變化地物和未變化地物相互混雜)。根據(jù)變化檢測的發(fā)展歷程和技術(shù)方向，可歸為以下幾類：基于像素簡單運算的變化檢測、基于圖像變換的變化檢測、基于圖像變換的變化檢測、基于機器學習的變化檢測、面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測、基于深度學習的變化檢測方法。

面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測是將原來的檢測單元像素更改一組有特定關(guān)聯(lián)的像素集合。關(guān)于面向?qū)ο蟮难芯恳环矫媸菍⒚嫦驅(qū)ο笈c原本基于像素的變化檢測方法結(jié)合，如王文杰等提出了一種面向?qū)ο筇卣魅诤系母叻直媛蔬b感圖像變化檢測方法，通過對易康軟件進行圖像分割后的圖斑對象提取光譜、紋理、形狀等特征用插值法進行變化檢測，最后將不同的對象特征集的變化檢測結(jié)果進行融合獲取最終變化信息。

隨著深度學習在遙感領(lǐng)域的逐步推廣，依靠深度學習的強大擬合能力，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DCNN)的光學遙感影像變化檢測方法受到了廣泛的關(guān)注與研究。現(xiàn)有的基于深度學習的影像變化檢測方法能夠在不需要人工干預的情況下自主的學習到影像上反映變化區(qū)域的高維特征，并依據(jù)參考真值進行變化檢測。然而，遙感影像場景復雜，變化類型多樣，以及缺乏足量的參考標注數(shù)據(jù)對變化檢測模型的訓練進行訓練等。這些問題給利用深度學習來實現(xiàn)智能變化檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)，單一方法往往難以取得令人滿意的效果。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明實施例提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的多方法融合的遙感影像變化檢測方法及系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明實施例的第一方面，提供一種多方法融合的遙感影像變化檢測方法，該方法包括：基于語義信息對前后兩期影像進行變化檢測，獲得所述前后兩期影像的變化檢測結(jié)果；基于對稱編碼-解碼的拼接網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)FCSCN對前后兩期影像進行處理，獲得端對端變化信息；對所述變化檢測結(jié)果和所述端對端變化信息進行融合，獲得檢測結(jié)果；若基于ResNet殘差網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)確認所述檢測結(jié)果為虛警，則剔除所述虛警。

根據(jù)本發(fā)明實施例第二方面，提供了一種多方法融合的遙感影像變化檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：語義模塊，用于基于語義信息對前后兩期影像進行變化檢測，獲得所述前后兩期影像的變化檢測結(jié)果；編碼模塊，用于基于對稱編碼-解碼的拼接網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)FCSCN對前后兩期影像進行處理，獲得端對端變化信息；融合模塊，用于對所述變化檢測結(jié)果和所述端對端變化信息進行融合，獲得檢測結(jié)果；虛警模塊，用于若基于ResNet殘差網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)確認所述檢測結(jié)果為虛警，則剔除所述虛警。

根據(jù)本發(fā)明實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執(zhí)行程序時實現(xiàn)如第一方面的各種可能的實現(xiàn)方式中任一種可能的實現(xiàn)方式所提供的多方法融合的遙感影像變化檢測方法。