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司基于遥感影像的天然气管道高后果区建筑本发明公开了基于遥感影像的天然气管道2筑变化检测模型，使用语义分割标注软件标注时相遥感影像，制作变化建筑标签影像块和注意力模块主要用于提取变化建筑特征，变化建筑特征经过解码器还原为原始尺寸，D2：次干网络采用均方误差损失函数，优化模型的训练过程3i个前期和后期影像样本集，的均方误差和的结果；S7：将S2中自建的变化检测数据集用于训练高S9：高后果区变化检测算法输出的建筑变化图斑确定位变化建筑位置，需要将输入的时相遥感影像的地理参考信息添加至建筑变化图斑2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的天然气管道高后果区建筑变化检测方法，其3.根据权利要求1所述的基于遥感影像的天然气管道高后果区建筑变化检测方法，其4.根据权利要求1所述的基于遥感影像的天然气管道高后果区建筑变化检测方法，其45[0002]天然气管道是指将天然气(包括油田生产的伴生气)从开采地或处理厂输送到城高后果区变化信息结果的修正与更新且基于遥感影像的天然气管道高后果区建筑变化检6变化建筑区域特征概率图，分别与前期影像和后期影像进行矩阵相乘，输入至次干网络7[0031]其中，LossBCE为二元交叉熵损失，α为主干网络二元交叉熵损失的权重系数，网络更侧重于建筑变换检测，主干网络损失函数相比次干网络损失函数具有更大域多时相遥感影像分别进行裁剪，裁剪尺寸大小为256×256×3，得到前后两期训练样本8筑变化注意特征图尺寸为256×256×2，其主要作用是输入到次干网络VGG16预训练模型[0044]S4：主干网络最后一层输出的两期影像变化图斑与步骤2中标注的GroundTruth筑变化注意力图主要用于次干网络的训练。建筑变化注意力图经过差分和Sigmoid函数激9p[0058]其中，LossBCE为二元交叉熵损失，α为主干

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