【摘 要】
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针对近些年耕地流失严重、现有的遥感图像变化检测方法准确率不高、抗噪能力差的问题，提出一种基于U-net改进的网络模型SE-DRUnet.该模型对遥感图像的像素分类进行了优化，是一种端到端的变化检测方法.采用VGGNet思想来增大感受野，提高抗噪能力，并且引入SE模块和残差结构GO来提升性能.首先对图像进行预处理，然后人工标注变化区域，并对训练集数据做数据增强后放入SE-DRUnet模型中训练，最后
【基金项目】
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国家重点研发项目（2017YFB0504203）； 国家自然科学基金资助项目（U1603115）； 国家重点研发计划项目（2017YFC0820702-3）； 国家工程实验室大数据对公共安全风险的感知和控制项目（XJ201810101）； 四川省科
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针对近些年耕地流失严重、现有的遥感图像变化检测方法准确率不高、抗噪能力差的问题，提出一种基于U-net改进的网络模型SE-DRUnet.该模型对遥感图像的像素分类进行了优化，是一种端到端的变化检测方法.采用VGGNet思想来增大感受野，提高抗噪能力，并且引入SE模块和残差结构GO来提升性能.首先对图像进行预处理，然后人工标注变化区域，并对训练集数据做数据增强后放入SE-DRUnet模型中训练，最后对模型预测结果图做后处理来获取更好检测效果.所提出的网络模型检测准确率更高、抗噪能力更强，该方法的有效性和可靠性已在Landsat8数据集上得到了验证.实验结果表明，该模型在变化检测任务上的准确率、精确率、召回率和F1值分别为95.61%,92.33%,86.62%,89.39%,优于其他模型.
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