使用 Raster Vision进行遥感影像变化检测

内

容

导

读

变化检测是计算机视觉中的找不同游戏。给定两张图像，模型必须检测出它们不同的所有点。在遥感的背景下，这些图像通常是同一地理位置在两个不同时间点的卫星或航拍图像。

长期以来，变化检测一直是一个活跃的研究领域，文献中有丰富的自动执行任务的算法，从基本的图像处理技术到当今的深度神经网络。这些算法具有广泛的应用，包括检测森林砍伐、灾害后损坏的建筑物以及城市土地利用的变化。

数据集与模型

下面是使用开源地理空间深度学习框架Raster Vision（https://github.com/azavea/raster-vision）和公开可用的Onera Satellite Change Detection (OSCD) 数据集进行变化检测的直接分类方法的结果（见下图）。Raster Vision 使我们能够轻松解决此数据集的特殊性，并建立可以快速生成合适模型的语义分割训练管道。

深入学习遥感影像 · 变化检测，可以看一下武汉大学出版的这本《遥感影像变化检测》。

图1 · Raster Vision（https://github.com/azavea/raster-vision）和公开可用的Onera Satellite Change Detection (OSCD) 数据集进行变化检测

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