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摘要
遥感影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向，在军事、农业、灾害评估、城市建设等诸多方向发挥着重要作用。目前的变化检测任务大多使用深度学习方法完成，但现存的诸多深度学习网络存在影像特征提取能力不强、变化区域不能精细化区分等问题。本文提出了一种多通道、多尺度特征融合的深度U型网络MCFFNet。首先将Unet网络扩展为三通道结构，并在下采样过程中获得相应尺度特征影像的预分类特征信息和融合特征。然后在上采样过程中将对应尺度的特征信息融合。最后通过卷积激活等操作将特征图映射为单次最优变化检测结果图。在遥感影像变化检测领域常用数据集CDD数据集和WHU数据集上实验得到了较对照方法更高的变化检测精度。
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