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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)

摘要：本发明公开了一种基于动态尺度特征的湖泊水域动态变化检测方法。该发明基于动态尺度特征设计了一个孪生网络，该网络可用于湖泊水域的变化检测。首先分别利用6个曲率引导的动态尺度卷积CDSConv来学习原始遥感影像中的像素级的鲁棒表示，由这6个动态尺度卷积层构成的动态尺度特征网络CDSFNet能够学习到图像的动态尺度特征，然后利用孪生网络获取不同时相之间的图像变化,弥补传统变化检测方法中耗时长、精度差，难以定量确定差异的缺点。

主权项：1.一种基于动态尺度特征的湖泊水域变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用Envi5.3软件对下载的用于训练的Landsat8高分遥感影像进行数据预处理；步骤1.1：在Envi5.3里面打开Landsat高分遥感影像，在Envi5.3里，打开为—光学传感器—Landsat—带有元数据的GeoTIFF—定位到解压好的Landsat光学遥感影像包，导入XXXXMTL.txt的数据；步骤1.2：辐射定标，用Toolbox的辐射校正工具对输入的遥感影像进行辐射定标；步骤1.3：辐射校正，用Toolbox中的辐射校正工具中的大气校正模块对步骤1.1获得的影像数据进行FLAASH大气校正；步骤2：将经过数据预处理的遥感数据输入动态尺度网络中提取出湖泊水域的动态尺度特征；步骤2.1：对遥感图像中的每个尺度对应一个大小不同的卷积核，估计K个候选尺度下的近似法向曲率，本发明中的K取10；步骤2.2：进行尺度选择，使用分类网络从10个估计曲率输出最佳尺度；步骤2.3：通过使用加权和得到输出特征；步骤3：将步骤2输出的两幅不同时相的遥感图像的特征输入孪生网络中，获得不同时相遥感图像的深层特征；步骤3.1：将不同时相的遥感影像输入共享权值的残差网络中，首先提取出conv3层的特征；步骤3.2：将步骤3.1获得的图像特征输入下一层残差网络中，提取出conv4层的特征；步骤3.3：重复步骤3.2，提取出conv5层的特征；步骤4：将步骤3获得的特征进行三次上采样，将获得的深层特征再传递给低层，使得最后输出的全局特征能保留图像足够丰富的语义信息；步骤5：将尺度相同的特征图进行串联，再通过上采样还原特征图的分辨率，得到含有差异特征的多尺度特征图；步骤6：最终，利用Softmax对获得的多尺度的特征图进行分类，得到两幅图像中湖泊水域的变化信息。

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权利要求：

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