城市建设用地是城市建设发展的重要基础.鉴于当前城市新增建设用地调查完全是利用遥感影像进行人工解译,文章设计和研发了一种改进U-Net的城市新增建设用地高分遥感变化检测技术.该技术基于U-Net开展了两个方面的改进和优化:一是为降低训练集类别不平衡对检测精度的影响,通过三种损失函数的对比寻找最优的损失函数提高模型识别率;二是为提高分割结果的精细程度,同时避免层数加深带来的模型退化问题,将残差网络ResNeXt加入到U-Net的编码结构中.技术实验以重庆市茶园区为对象,选择前后两期高分遥感影像制作训练集和测试集.分析结果表明,改进U-Net的变化检测精度较高,满足生产中的变化区域筛选需求,具有较高的应用价值.
U-Net 新增建设用地 变化检测 残差网络 损失函数