基于Siamese卷积神经网络的影像瓦片变化检测技术

作者：万冉冉; 陈娟; 廖明伟^*; 刘异; 庞超

来源：测绘通报, 2020, (04): 96-100+129.

DOI：10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0119

• 影像瓦片
• Siamese卷积神经网络
• 深度学习
• 变化检测
• 天地图

针对地理信息变化较快而传统更新方式效率不高的问题,目前许多学者提出了各类变化检测的方法,但这些方法大都是基于影像数据进行试验,对影像预处理要求较高,且检测精度的稳定性较差,受数据源质量影响较大。而天地图、百度地图、谷歌地图等地图中均可免费下载各种级别的影像瓦片,因此本文提出利用天地图影像瓦片进行试验,采用Siamese卷积神经网络(SCNN)和深度学习技术,开发基于SCNN的高精度变化监测算法,以快速发现变化区域,实现地理信息变化信息检测。

• 单位
  江西省基础地理信息中心; 武汉大学; 流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室