基于降噪耦合卷积神经网络的多源遥感影像变化检测

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遥感影像的变化检测已经成为越来越受关注的课题,而基于不同传感器获取到的多源异质影像的变化检测是该课题中颇具挑战性的问题之一.由于不同传感器的成像机理不同,对相同场景的观测结果也存在很大差异,因此无法对多源异质遥感影像进行直接有效的比较.针对这一问题,本文利用卷积降噪自编码器提取两幅图像的高阶特征,并通过对称耦合卷积特征提取网络对高阶特征进行联合分类,获得变化检测的结果.理论分析和实验证明,本文算法在多源异质遥感数据集上取得了比传统方法和生成类模型更精确的结果,同时,在同源数据上也表现出了一定的适用性,体现了本文方法的高效性和鲁棒性.
作者：蒋汾龙王善峰公茂果马晶晶张明阳武越
作者单位：西安电子科技大学陕西西安710071
母体文献：第五届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第五届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2018年10月17日
会议地点：西安
主办单位：高分辨率对地观测学术联盟
语种：chi
分类号：
关键词：多源遥感影像  变化检测  卷积神经网络  卷积降噪自编码器
在线出版日期：2019年8月12日
基金项目：
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