云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 遥感影像变化检测

遥感影像变化检测: 作品数：131被引量：686H指数：13; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>; 相关作者：石爱业李亮黄亮焦李成李鹏更多>>; 相关机构：武汉大学河海大学西安电子科技大学中国矿业大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金公益性行业科研专项更多>>

基于多尺度特征交互网络遥感影像变化检测: 《资源导刊》2025年第8期25-27,31,共4页孙建欣杨晓钰姜滕龙陈芳馨; 遥感变化检测是利用多时相遥感影像识别地表变化的重要技术,通过对比多期遥感影像对地物特征的差异化表达提取变化区域。针对变化检测算法存在特征融合方式单一、多尺度特征信息利用不充分导致高分辨率遥感图像变化检测效果差等问题,研...; 关键词：双时相变化检测多尺度特征特征融合

联合时空差异注意力与层级细节增强的遥感影像变化检测: 《计算机应用研究》2025年第3期937-943,共7页管宗胜邵攀杨子超程泽敏余快; 国家自然科学基金资助项目(41901341,42101469);湖北省自然科学基金资助项目(2024AFB867)。; 目前,基于U-Net的深度学习遥感影像变化检测方法包含许多伪变化信息,且多数方法缺乏层级特征间的有效交互。针对上述问题,以经典U-Net为基础,提出一种联合时空差异注意力与层级细节增强的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先,分别提取...; 关键词：深度学习遥感影像变化检测时空差异注意力层级细节增强 U-Net

基于多尺度双重自注意力的遥感影像变化检测: 《计算机科学》2024年第S02期260-268,共9页史经业左一平支瑞聪刘吉强张梦鸽; 国家科技支撑计划(2018YFC0823002);中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-TP-20-10B,FRF-GF-19-010A)。; 针对遥感影像地物目标尺度不一、上下文信息不足和边缘细节信息难以恢复等问题,提出一种基于多尺度双重自注意力的像素级变化检测网络(Pixel-based change detection Network,PixelNet)实现遥感影像变化检测任务。一方面,使用基于混合...; 关键词：变化检测遥感影像混合空洞卷积双重自注意力边缘修复

基于尺度感知与空间选择层级交互的遥感影像变化检测: 《航天返回与遥感》2024年第5期89-100,共12页邵攀管宗胜符潍奇曾凡宇程泽敏石卫超; 国家自然科学基金项目(41901341);湖北省自然科学基金项目(2024AFB867)。; 目前,深度学习遥感影像变化检测方法在处理尺度变化显著影像时效果仍不够理想,且多数方法在解码阶段缺乏不同层级特征之间的有效交互。针对上述问题,文章以经典U-net网络为基础,提出一种基于尺度感知与空间选择层级交互的高分辨率遥感...; 关键词：深度学习遥感影像变化检测尺度感知空间选择层级交互 U-net网络

基于半监督学习的遥感影像变化检测研究综述被引量：1: 《现代计算机》2024年第1期61-65,共5页唐天俊王铜川; 2023年重庆开放大学(重庆工商职业学院)科研课题(NDQN2023-03)。; 近年来,在人工智能技术与遥感大数据的深度融合下,基于深度学习的全监督变化检测框架通过大量标注数据训练,表现出优异的性能。然而,变化检测数据标注需要逐像素比对两影像间差异,这将消耗大量的人力、时间成本。为解决数据标注的局限性...; 关键词：遥感影像深度学习半监督学习变化检测

多通道U型网络遥感影像变化检测: 《无线电工程》2024年第1期129-135,共7页杜行奇; 国家级大学生创新创业训练计划(202011075013,202111075012)。; 遥感影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向,在农业、灾害评估和城市建设等诸多方向发挥着重要作用。目前的变化检测任务大多使用深度学习方法完成,但现存的诸多深度学习网络存在影像特征提取能力不强、变化区域不能精细化区分等问...; 关键词：遥感影像变化检测深度学习特征融合多通道多尺度特征

基于深度学习和超像元分割的遥感影像变化检测方法研究: 《中国新技术新产品》2023年第24期87-89,共3页张荣卉; 随着人工智能技术的广泛应用,遥感影像的解译也朝着智能化和自动化的方向快速发展,以深度学习为主的机器学习算法正在逐渐代替人工进行遥感影像解译。该文基于全卷积神经网络模型,结合超像元算法在图像处理方面的天然优势,完成对新增建...; 关键词：深度学习样本模型训练超像元

基于PCA信息熵特征融合的遥感影像变化检测被引量：2: 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》2023年第4期398-412,共15页火久元刘梦; National Natural Science Foundation of China(No.61862038);Gansu Province Science and Technology Program(No.20JR10RA213);Gansu Province Science and Technology Program-Innovation Fund for Small and Medium-sized Enterprises(No.21CX6JA150);Foundation of a Hundred Youth Talents Training Program of Lanzhou Jiaotong University。; 为提高遥感影像变化检测的准确率,本研究结合遥感影像中丰富的纹理信息与邻域信息,引入信息论中信息熵的概念,从特征融合的角度提出了一种基于主成分分析(PCA)信息熵融合纹理特征与邻域特征的遥感影像变化检测方法。首先,通过灰度共生...; 关键词：PCA信息熵遥感影像(GLCM) 灰度共生矩阵纹理特征邻域特征

遥感影像变化检测研究进展被引量：2: 《电脑与信息技术》2023年第2期15-18,共4页张钰屏刘籽琳陈天其; 防灾科技学院大学生创新创业项目(项目编号:S202111775044);中央高校基本科研业务费研究生创新项目(项目编号:ZY20220317)。; 随着遥感技术的迅速发展,利用不同的技术手段实现遥感影像变化检测作为主流趋势之一,能够对同一地域在不同时间段的遥感数据检测出变化的特点和类型。本文针对遥感影像变化检测方法进行总结、分析和对比,对变化检测研究进展进行了详细...; 关键词：遥感影像变化检测综述

基于局部-全局语义特征增强的遥感影像变化检测网络模型被引量：6: 《地球信息科学学报》2023年第3期625-637,共13页高建文管海燕彭代锋许正森康健季雅婷翟若雪; 国家自然科学基金项目(41971414、41801386);江苏省2022年省级大学生创新创业训练计划(1514072201418)。; 尽管卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)已广泛应用于遥感影像变化检测任务,但CNN感受野有限,难以有效提取全局语义信息。针对上述问题,本文提出一种用于变化检测任务的端到端局部-全局特征增强的编-解码网络模型(Local-Gl...; 关键词：深度学习变化检测语义分割注意力机制 TRANSFORMER 局部特征增强

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