摘要
本发明涉及一种集成建筑物与阴影方向关系自动建模的城市建筑物变化遥感检测方法,属于建筑物变化遥感检测领域。设计模糊景观生成器并集成进多模态变化检测模型中。模糊景观生成器通过方向性关系建模模块将表示方向特征的模糊景观图通过以EfficientNetV2为主干网络的神经网络生成,自动建模建筑物与阴影的方向性关系,形成模糊景观图,从而解决了生成模糊景观的物理模型中参数难控制以及元数据缺乏角度信息的问题;还通过多模态特征交叉融合模块结合建筑物与阴影的方向性关系,可以有效利用变化特征和方向性特征,消除冗余信息。本发明集成了端到端的深度神经网络,提高了变化检测的效率,为获取高分辨率影像中城市建筑物变化信息提供了技术支持。
技术关键词
遥感检测方法
高分辨率遥感影像
建筑物
变化检测模型
多模态特征融合
景观
关系建模
计算机程序指令
解码器
特征提取器
编码器
注意力
遥感检测系统
植被
多任务损失函数
模块
多尺度特征融合
系统为您推荐了相关专利信息
标注方法
深度学习分类模型
阈值分割算法
原始图像数据
语义
局部图像特征
多模态特征融合
布局
融合特征
大语言模型