公开(公告)号：CN117011715A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311070178.9

申请日：2023-08-24

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 王丽凤 ,  张军国 ,  王立国

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于全局学习的高光谱影像多类别变化检测方法，包括以下步骤：S1，获取同一地理区域的双时相高光谱影像，并对两幅高光谱影像进行标准化预处理；S2，将两幅高光谱影像的对应像素沿光谱通道维进行拼接，得到一幅联合高光谱影像，构建随机分层样本序列，生成全局样本集；S3，构建基于编码‑解码结构的全卷积网络模型并完成网络训练；S4，将高光谱影像输入至已训练的全局模型中，预测变化检测结果。本发明的高光谱影像变化检测方法具有分类检测速度快、精度高的优点，可用于农林监测、土地利用、灾害评估等领域的地表变化检测。