基于Siam-UNet++的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

Building change detection from high resolution remote sensing imagery based on Siam-UNet++
朱节中1,2a
陈永2a
柯福阳2b
张果荣2a
1. 南京信息工程大学滨江学院, 江苏 无锡 214105
2. 南京信息工程大学 a. 自动化学院; b. 遥感与测绘工程学院, 南京 210044

摘要

针对同一区域前后时序的高分辨率遥感影像背景复杂、变化类别多样、目标变化检测时存在漏检和边界识别粗糙问题,提出了一种基于Siam-UNet++深度神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法。该算法采用UNet++作为骨干提取网络,在其编码器部分应用Siam-diff(Siamese-difference)结构提取前后两时序图像的变化特征,并在解码阶段的上采样和横向跳跃路径连接之后引入注意力机制,突出建筑物变化的特征,抑制网络对其他类别特征的学习;同时使用多边输出融合(multiple side-output fusion,MSOF)策略加权融合不同语义层次的特征信息,提高了建筑物变化检测的精度;最后采取滑窗的方法对大尺度遥感影像进行预测,减少拼接过程中变化结果图产生的空洞图斑。在大型建筑物变化检测数据集上的实验结果表明,该算法有效提升了建筑物的变化检测效果。

基金项目

江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(XYDDX-045)
西宁市科技计划项目(2019-Y-12)
国家级大学生创新训练项目(201910300047)
无锡市现代产业发展资金项目(003231911161)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0070
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3460-3465
文章编号: 1001-3695(2021)11-046-3460-06

发布历史

[2021-11-05] 印刷出版

引用本文

朱节中, 陈永, 柯福阳, 等. 基于Siam-UNet++的高分辨率遥感影像建筑物变化检测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3460-3465. (Zhu Jiezhong, Chen Yong, Ke Fuyang, et al. Building change detection from high resolution remote sensing imagery based on Siam-UNet++ [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3460-3465. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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