研究目的
通过半监督方法处理一对双时相遥感影像，以检测重大事件发生后某一地理区域发生的变化。
研究成果
该方法通过使用一种新颖的训练数据生成方法（从无标签图像中生成）训练的暹罗神经网络，比较双时相图像，有效检测重大事件后地理区域的变化。该方法对输入图像的光学和几何特性差异表现出鲁棒性。
研究不足
由于缺乏基准数据集，该方法性能主要通过主观评估。该方案可能对外部图像的质量及代表性较为敏感——这些外部图像用于生成冒充者补丁对。
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[IEEE IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 日本横滨 (2019.7.28-2019.8.2)] IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于SIAMESE人工神经网络的无标签遥感影像变化检测
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DOI：10.1109/IGARSS.2019.8898672
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
本文提出一种新的半监督方法，用于检测战争、地震或洪水等重大事件后地理区域发生的变化。该方法通过处理目标区域的一对双时相遥感影像进行变化检测。我们采用基于图像块的方法，利用经增强数据训练的深度机器学习技术，对输入影像中连续的图像块对进行比对。主要创新点在于提出了一种从未标注的输入图像对生成训练数据集的方法：真实训练图像块对直接从事件发生前的影像变换图中生成，而伪训练图像块对则通过将事件前的影像与互联网上具有类似事件后影像变化纹理的任意图像进行配对生成。针对五起重大事件相关的影像对开展了多项实验，主观评估结果验证了本方法的有效性。
作者：
Rachid Hedjam，Abdelhamid Abdesselam，Farid Melgani
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