基于稀疏编码和低频重建的遥感基础模型构建方法及系统

专利主权项内容

1.基于稀疏编码和低频重建的遥感基础模型构建方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤1：构建无标注遥感图像样本集；步骤2：设置理想的圆形低通滤波器的截止频率为r；小于等于理想的圆形低通滤波器截止频率r的频率为低频频率；大于理想的圆形低通滤波器截止频率r的频率为高频频率；将遥感图像在频率空间的高频频率滤去，只保留遥感图像在频率空间的低频频率，低频分量用于生成低频重建目标1；步骤3：采用骨干网络-解码器网络对遥感图像的掩码区域进行像素重建，基于重建的掩码区域和非掩码区域获得重建目标2；骨干网络为ConvNeXt网络；解码器网络依次包含第一解码器块、第二解码器块、第三解码器块、第一上采样层、第二上采样层；每个解码器块依次包含一个转置卷积层、两个3×3卷积层、批量归一化和ReLU激活层；步骤4：基于步骤1构建的无标注遥感图像样本集对骨干网络-解码器网络进行自监督预训练，自监督预训练优化目标为最小化重建目标1和重建目标2在掩码位置上的归一化像素误差；得到预训练好的骨干网络-解码器网络；步骤5：将步骤4得到的预训练好的骨干网络连接BiT变化检测头构建变化检测网络，使用遥感图像像素级标注样本对变化检测网络的参数进行训练，获得训练好的变化检测网络；步骤6：将待测的同一地区不同时间的一对遥感图像输入训练好的变化检测网络进行变化检测。