华中农业大学学报

作者：景维鹏，王健，张文钧，谷俊涛，陈广胜

单位：1.东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨 150040;2.黑龙江省网络空间研究中心，哈尔滨 150090

关键词：弱监督;标签超分辨率;缩影;土地覆盖变化图;语义分割;遥感影像;变化检测

基金：国家自然科学基金项目（32171777）；黑龙江省应用技术研究与开发计划项目（GA20A301）景维鹏，E-mail：jwp@nefu.edu.cn

针对高分辨率遥感图像标签稀缺和标签技术增长缓慢限制了多时相语义变化检测发展的问题，提出了采用有噪声、低分辨率的弱标签替代高分辨率标签进行多时相语义变化检测的方法。首先，采用低分辨率卫星数据平滑高分辨率遥感图像输入的质量差异。其次，通过将缩影（epitomes）模型和标签超分辨率算法作为统计推理算法相结合的方法预估高分辨率遥感图像分类图，并拟合一个小型FCN网络对生成的遥感图像分类图进行后处理来改善其分类的效果。最后，通过对比不同时相土地覆盖分类图像之间的差异得出变化检测结果。结果表明，本研究提出的方法与其他多时相语义变化检测方法FCN/all相比，平均交并比（mIoU）提高了8.9个百分点，能够有效检测土地覆盖分类变化。

来源：2023年第3期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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