一种基于残差神经网络检测双时相遥感影像中建筑物变化区域的方法

专利主权项内容

1.一种基于残差神经网络检测双时相遥感影像中建筑物变化区域的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，构建遥感影像建筑物变化的输入子网络，用于输入双时相的遥感影像数据；步骤2，构建遥感影像建筑物变化的特征提取子网络，对步骤1输入的双时相的遥感影像数据提取建筑物变化区域的特征；步骤3，构建遥感影像建筑物变化的特征融合子网络，对步骤2提取的建筑物变化区域特征进行融合，得到不同层提取的建筑物变化特征图；步骤4，构建遥感影像建筑物变化的预测子网络，将步骤3中得到的建筑物变化特征图恢复到原始特征图大小，得到最终的建筑物变化区域；步骤5，基于步骤1构建的输入子网络、步骤2构建的特征提取子网络、步骤3构建的特征融合子网络以及步骤4构建的预测子网络，构建遥感影像建筑物变化检测网络；步骤6，生成训练集、验证集和测试集；步骤7，使用步骤6生成的训练集和验证集训练步骤5构建的遥感影像建筑物变化检测网络，得到模型权重文件；步骤8，使用步骤7训练得到的模型权重文件，检测步骤6生成的测试集中的遥感影像建筑物变化范围。