一种基于Siamese卷积网络的遥感影像城市地物变化检测方法

摘要

本发明提供了一种基于Siamese卷积网络的遥感影像城市地物变化检测方法，所述Siamese卷积网络为孪生卷积神经网络SCNN，基于数据增强技术进行包括在配准的两时相城市影像中选取初始样本集，设置孪生卷积神经网络SCNN，基于初始样本集对孪生卷积神经网络SCNN进行训练，采用数据增强技术对初始样本集进行扩充；基于扩充后的样本集对孪生卷积神经网络SCNN进行训练，得到训练好的SCNN模型，实现对城市地物的变化检测。本发明通过数据增强技术实现对样本的扩充，并设计了一种Siamese卷积神经网络，避免了传统的变化检测方法中人工设计特征的繁琐步骤，实现了“端对端”的操作；充分考虑影像的空间属性，提高了变化检测的精度和可靠性。