遥感影像变化图斑智能化提取平台研发与应用

摘要：

遥感影像变化图斑智能化提取是自然资源动态监测工作的基础.本文简述了遥感影像变化检测技术演进历程及特点,提出同时使用ResNet、U-Net和孪生神经网络3种深度学习算法,设计了集"影像预处理、智能提取、协同筛查"于一体的遥感影像变化图斑智能化提取平台,并详细阐述了各功能模块设计思路.实践表明,融合3种深度学习算法有利于解决单一深度学习网络模型改造难度较大、适用范围有限等难题,有效提升了遥感影像变化检测的查全率,工作效率比目视解译提升超过3倍.研究成果已在湖南省自然资源"1+N"卫星监测工作中广泛应用.

关键词：深度学习、变化检测、U-Net、ResNet、孪生神经网络、遥感监测、自然资源监测

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：湖南省自然资源科技计划;湖南省自然资源科技计划

在线出版日期：2023-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：150-154