研究目的
检测城市环境中的地形变化并保持城市级点云数据的时效性，是城市规划与监测的重要任务。
研究成果
所提出的方法能有效检测机载激光扫描与摄影测量数据间的建筑变化，召回率达86.17%，精确率达68.16%，F1分数为76.13%。研究表明正射影像提供的光谱和纹理特征有助于提升分类性能，且当输入数据属于不同模态时，Siamese架构优于前馈模型。
研究不足
该方法需要进行密集的图像匹配，这耗费大量精力。在某些情况下，无法准确确定变化建筑的边界。该方法在多个步骤中需要人工干预和先验知识。
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检测机载激光扫描数据与摄影测量数据之间的建筑物变化
DOI：10.3390/rs11202417
期刊：Remote Sensing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
检测城市环境中的地形变化并保持城市级点云数据的时效性，是城市规划与监测的重要任务。实际应用中，不同时期的遥感数据往往仅以不同模态形式存在。由于输入数据的多模态特性及密集匹配误差，机载激光扫描数据与摄影测量数据间的变化检测具有挑战性。本文提出一种多模态采集数据间建筑物变化检测方法：将多模态输入数据转换后输入轻量级伪孪生卷积神经网络（PSI-CNN）进行变化检测，并比较了不同网络配置与融合策略。基于大型城市数据集的实验验证了所提方法的有效性——所得变化图召回率达86.17%，精确率达68.16%，F1分数为76.13%。通过对比孪生架构与前馈架构，本研究为多模态数据处理网络设计提供了诸多重要发现与建议。
作者：
Zhenchao Zhang，Michael Ying Yang，George Vosselman，Markus Gerke，Claudio Persello，Devis Tuia
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