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01、背景介紹

      實(shí)時(shí)、精準的建筑物變化檢測對在城市規劃、國土資源管理、地理信息更新等方面具有重要意義。傳統的實(shí)地調查方式費時(shí)費力，數據采集周期長(cháng)，難以滿(mǎn)足現階段實(shí)際監管要求。隨著(zhù)衛星遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感影像呈現出高空間分辨率、高光譜分辨率和高時(shí)間分辨率 “三高”趨勢，其寬幅、瞬時(shí)成像、實(shí)時(shí)傳輸、快速處理等特點(diǎn)對于迅速獲取建筑物變化信息具有現實(shí)的應用價(jià)值。基于此，湖南中科星圖科研部基于遙感智能解譯引擎，開(kāi)展智能識別建筑物變化檢測研究，經(jīng)過(guò)1年多努力，取得較大進(jìn)展，檢測精度均達到90%以上。

02、基本原理

   近年來(lái)，隨著(zhù)人工智能的高速發(fā)展，深度學(xué)習技術(shù)被廣泛應用到計算機視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，展現出了*接近人類(lèi)所期望的智能效果，如刷臉支付、語(yǔ)音識別、智能翻譯、智能輔助駕駛等等。本研究以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為基礎，開(kāi)展高分辨率建筑物變化檢測研究，其簡(jiǎn)化后的模型框架如下圖所示。

03、測試數據集

   本研究利用LEVIR-CD開(kāi)放數據集（https://justchenhao.github.io/LEVIR/）進(jìn)行模型訓練和測試。LEVIR-CD數據集包含了兩個(gè)時(shí)段的637對大小為1024×1024高分辨率（0.5 m）Google Earth 影像并進(jìn)行了變化建筑物標記。為減少計算壓力，本研究將原數據集影像統一裁剪為256×256大小。

04、結果展示

   選取建筑物方向和分布不一的5景影像對模型進(jìn)行測試，模型總體精度（Overall Accuracy）達96.9%，F1-Score 和Kappa系數分別為93.0%和90.9%，表明模型檢測的建筑物變化與實(shí)際結果具有很好的一致性。