基于FlowS-Unet的建筑物变化检测在遥感图像中的应用

简介：
本研究提出了一种基于FlowS-Unet网络的建筑物变化检测方法，有效提升了遥感影像中建筑物变化信息提取精度与效率，在城市规划等领域具有重要应用价值。 基于FlowS-Unet的遥感图像建筑物变化检测方法利用深度卷积神经网络来识别遥感影像中的建筑变动情况，以解决当前人工监测土地资源使用状况任务繁重、效率低下的问题。本段落提出了一种新的技术方案：通过高分辨率遥感图象实时探测每个区域新建和改建后的建筑物，从而实现对国土资源的有效管理。 该方法的核心步骤包括： 1. 数据预处理：裁剪、去噪及语义标注制作数据集，并将其划分为训练集与测试集。 2. 数据增强：增加训练样本的数量以提升模型的泛化能力。 3. 模型训练：利用FlowS-Unet网络进行学习，该架构结合了多尺度交叉训练、多重损失计算和Adam优化器等技术特点。 4. 后处理：对预测结果执行膨胀、腐蚀及填充孔洞操作得到最终分割图。 其主要优点在于能够迅速且精准地识别出新增或扩建的建筑，并具备在类似图像检测任务中应用的可能性。 FlowS-Unet网络架构详解： 该模型借鉴了Hypercolumn和FlowNet中的细化结构，设计了一种深度卷积神经网路框架。它包括以下组件： - 编码器：通过一系列卷积操作提取输入图象的特征。 - 解码器：采用上采样及反卷积技术恢复并放大编码后的特征信息。 - 细化模块：引入FlowNet中的细化机制进一步优化和改进输出结果。 实验表明，基于此架构的方法能够高效且精确地识别出建筑物的变化，并具备在类似图像检测任务中应用的潜力。