【摘 要】
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随着我国城市化和工业化建设进程的迅速推移和深入,对建筑物进行动态监测提取准确、高效的变化信息具有十分重要的意义,关系到城市治理与社会发展稳定。考虑到光学影像具有丰富的光谱、形状、纹理、结构和空间信息,但易受天气干扰,合成孔径雷达（SAR）具有全天时全天候的优势。因此,本文以光学影像为主,SAR影像为辅,提出了两种基于神经网络模型的光学影像建筑物变化检测算法,并利用阈值法获取SAR影像建筑物变化,综
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随着我国城市化和工业化建设进程的迅速推移和深入,对建筑物进行动态监测提取准确、高效的变化信息具有十分重要的意义,关系到城市治理与社会发展稳定。考虑到光学影像具有丰富的光谱、形状、纹理、结构和空间信息,但易受天气干扰,合成孔径雷达（SAR）具有全天时全天候的优势。因此,本文以光学影像为主,SAR影像为辅,提出了两种基于神经网络模型的光学影像建筑物变化检测算法,并利用阈值法获取SAR影像建筑物变化,综合分析两种数据在建筑物变化检测中的优劣势、适用性和针对性。主要的研究内容如下。（1）提出了一种高效简洁的自动数据均衡化规则,有效地缓解了数据分布严重不均衡的问题,有利于模型的训练和收敛。提出了一种建筑物变化检测模型,该模型结合了多尺度模块提取融合特征和注意力模型获取长距离依赖关系的优势,将ASPP结构和双注意力模型融入编码-解码网络架构,构建了端到端的孪生多尺度注意力建筑物变化检测模型。该模型通过空洞卷积保证在不降低特征图分辨率的前提下扩大感受野,通过ASPP结构得到多尺度特征,结合双注意力模型提取全局语义信息,并通过解码阶段融合高低等级语义信息提升网络上下文信息获取能力,精确检测出变化,有效解决了变化细节难以预测和缺乏全局语义信息的问题。（2）提出了一种半监督的建筑物变化检测模型,该模型结合了生成对抗网络对抗博弈学习和多尺度注意力模型获取多尺度全局语义信息的优势,基于条件对抗网络和多尺度注意力模型构建了基于孪生多尺度注意力的半监督建筑物变化检测模型,该模型利用对抗过程中的特征作为监督信号引导生成器与判别器训练,实现了端到端的学习过程,并且具有较好的建筑物变化检测的精度。一定程度上解决了训练深度学习模型需要大量带有标签数据的问题。（3）以浙江省宁波市某区域为例,分别基于GF-2双时相光学影像和RADARSAT-2时间序列SAR数据构建光学影像建筑物变化检测数据集和SAR建筑物变化检测数据集。针对光学影像数据集,提出了基于迁移学习和孪生多尺度注意力的建筑物变化检测模型。针对时间序列SAR影像数据集,构建了基于均值图、方差图和平均相干系数图的阈值变化检测方法。并对光学影像和SAR影像在建筑物变化检测任务中优劣势进行综合分析,并指出可能导致建筑物变化检测效果较差的原因,探索在建筑物变化检测任务中光学影像和SAR影像的适应性和针对性。
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