CN118736431B 基于遥感图像变化检测的场景态势生成方法 （北京卫星信息工程研究所）

基于遥感图像变化检测的场景态势生成方法本发明涉及一种基于遥感图像变化检测的相的两幅高分辨率卫星遥感影像，并进行预处理；构建基于SwinTransformer的双分支U_net2步骤S3、根据变化检测网络输出的变化地物的边界'3步骤S5、利用训练好的基于遥感图像变化检测的场步骤S22、构建基于SwinTransformer的双分支U_net变化步骤S23、利用所述主干网络的双分支三级编码器部分对双时相遥感影像分别进行逐步骤S24、将双分支编码器提取的最高级特征输入到特征融合模块，融合双时相特征步骤S41、将人工标注制作的双时相遥感变化检测数据集，按照预设比例划分为训练scene；4对所述多级编码器的第三级输出进行级联和线性投影，并通过一个两层的Swin设备执行如权利要求1至6中任一项所述的基于遥感图像变化检测的场景态5[0003]遥感场景态势生成是指基于不同时间观测成像的遥感影像，通过变化检测等方了更丰富可靠的数据来源，而当前遥感场景态势生成技术还主要依靠单一的机器视觉理6[0016]步骤S23、利用所述主干网络的双分支三级编码器部分对双时相遥感影像分别进[0018]步骤S25、利用主干网络的三级解码器部分对编码器提取到的各级特征依次进行[0029]构造权重矩阵W，结合拉普拉斯矩阵和邻接矩阵更新节点特征，图卷积的公式如7[0055]根据本发明的一个技术方案，所述基于SwinTransformer的双分支U_net变化检8双分支U_net作为主干网络，通过多级编码器对输入的双时相遥感影像中的多层次特征进[0063]图1示意性表示根据本发明一种实施方式的基于遥感图像变化检测的场景态势生[0064]图2示意性表示根据本发明另一种实施方式的基于遥感图像变化检测的场景态势[0065]图3示意性表示根据本发明一种实施方式的基于SwinTransformer的变化检测网[0066]图4示意性表示根据本发明一种实施方式的基于图神经网络的的地物变化与场景9解为对本发明保护范围的任何限制。以下对于优选实施方式的说明会涉及到特征的组合，[0075]步骤S23、利用所述主干网络的双分支三级编码器部分对双时相遥感影像分别进[0077]步骤S25、利用主干网络的三级解码器部分对编码器提取到的各级特征依次进行[0079]利用所述变化检测主干网络双分支的三级解码器对编码器生成的三级特征逐步[0090]构造权重矩阵W，结合拉普拉斯矩阵和邻接矩阵更新节点特征，图卷积的公式如的表征能力。假定构建的遥感影像场景内容图中任意节点vi在第l层所对应的特征向量为[0116]在本发明的一些实施例中，所述基于SwinTransformer的双分支U_net变化检测编码器由SwinTransformer层和图斑合并层组成，SwinTransformer层用于学习有效特[0124]本发明的一种基于遥感图像变化检测的场景态势生成方法，利用基于Swin实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的[0127]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能