利用不同时间卫星遥感图像的变化检测,可以及时发现输电走廊周边的地质灾害、人为破坏和违章建设等潜在风险.目前,由于卷积网络需要池化,基于深度学习的高分辨率遥感图像变化检测通常采用降采样提取抽象特征,导致检测结果分辨率降低.针对这个问题,文章提出一种综合语义分割和孪生网络的变化检测算法,利用语义分割网络的编码功能提取高级抽象特征,通过解码功能恢复成原始分辨率,并利用孪生网络的参数共享机制实现不同时相图像的协同处理.面向云南省昆明市西南某高压线覆盖区域,利用2018年1月和11月的"高景一号"0.5m分辨率遥感图像进行变化检测,实验表明:文章提出的算法在分辨率保持不变的情况下,能获得优于93％的检测精度,为输电走廊遥感变化检测提供有效的技术支撑.
变化检测 深度学习 语义分割 孪生网络 航天遥感应用