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申请/专利权人：长江水利委员会长江科学院
摘要：本发明提供一种可见光遥感影像水体变化检测方法，可以实现不同时期可见光遥感影像中水体变化区域的自动精确识别。本发明针对应用需求，基于深度学习技术和GIS技术，设计并实现了遥感影像水体语义分割、疑似变化水体集合构建、水体变化检测样本构建、水体变化区域提取和水体变化结果输出等功能结构，可以从相邻两个时期的可见光遥感影像中分析得到水体变化区域的空间和光谱特征信息，判别非变化水体和摒弃其他非水体地物，使得最终识别的变化水体区域与实际地理环境情况符合。本发明达到了从多期可见光遥感影像进行水体变化检测的可行性和准确性，拓展了可见光遥感影像在地理环境监测上的使用范围。
主权项：1.一种可见光遥感影像水体变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步、基于Transformer深度学习网络构建水体提取模型，利用所述水体提取模型对同区域的2期可见光遥感影像分别进行水体提取以获取水体分割图像；第二步、将所述水体分割图像空间处理为水体空间要素集合，并利用2个时期的水体空间要素集合构建疑似变化空间要素集合；第三步、对所述疑似变化空间要素集合中的每个空间要素构建对应的水体变化检测样本；第四步、基于Transformer深度学习网络构建水体变化提取模型，利用所述水体变化提取模型对每个水体变化检测样本进行水体变化存在判断和水体变化栅格提取；第五步、将提取的水体变化栅格进行空间处理以获取水体变化空间要素集合，对所述水体变化空间要素集合进行空间融合处理得到检测范围的最终水体变化检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江水利委员会长江科学院 一种可见光遥感影像水体变化检测方法
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