[特邀报告]面向遥感影像变化检测的时空增强和特征融合网络

面向遥感影像变化检测的时空增强和特征融合网络
编号：2202 稿件编号：2149 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-12 10:16:25 浏览：510次 特邀报告

报告开始：2024年05月18日 15:35 （Asia/Shanghai）

报告时间：20min

所在会议：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 » [S7-3] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.3（18日下午，305）

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摘要
遥感影像变化检测在地表动态监测领域发挥着重要作用。然而，伪变化干扰和多尺度特征利用不足仍是目前深度学习方法中的难点问题。因此，本文提出了一种面向遥感影像变化检测的时空增强和特征融合网络（SEIFNet），通过孪生时空差分特征编码和尺度间自适应特征融合解码，有效降低前述问题带来的影响。其中，时空差分增强模块（ST-DEM）从时-空-谱维度挖掘多时相影像之间的语义特征差异，自适应特征融合模块（ACFM）和边界优化模块（RM）实现相邻尺度特征优势互补融合，减少解码过程中的信息丢失。此外，本文还提出了一种类别均衡损失函数，降低正负样本不均衡给模型训练造成的负面影响。实验结果证明，本文提出的方法在检测的准确性和效率上都具有明显优势。
关键字
遥感影像,变化检测,特征融合,深度学习
报告人
李星华
副教授 武汉大学

稿件作者
黄艳媛 武汉大学
李星华 武汉大学
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