结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测

叶沅鑫，孙苗苗，王蒙蒙，谭 鑫

1. 西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川 成都611756； 2. 高速铁路安全运营空间信息技术国家地方联合工程实验室, 四川 成都611756

随着我国城市化与工业化进程不断加快，土地作为社会经济发展的重要支撑，为人类活动和社会发展提供了基础的生产资料。准确快速地获取土地利用变化信息，对社会发展、环境保护、自然资源管理等具有重要意义[1-3]。而常规的地面调查手段不仅耗时长、成本高，且部分区域难以到达，无法人为判断。近年来，遥感成像技术的快速发展为人类获取地面信息提供了新的手段，如利用遥感影像对土地利用变化信息进行检测，此方法已成为变化检测领域的研究热点。

目前，遥感影像变化检测方法，主要可以分为面向对象法和基于像元法。面向对象法[4-6]是将空间邻近、光谱相似的对象作为基本处理单元，该方法虽然能够利用高分辨率影像丰富的空间信息，但在生成对象时的最优分割尺度却难以确定[7]。基于像元法以单个像元为处理单元，主要包括代数法[8-9]、基于深度学习的方法[10-13]和结合多特征的方法。其中，代数法虽简单易行但检测结果椒盐现象严重。基于深度学习的方法虽然能够通过深层网络结构自动、多层次地提取复杂地物的抽象特征，但由于目前公开的变化检测数据集较少，难以获取大量的训练样本，在现阶段具有一定的局限性[7]。结合多特征的方法[14]可以综合利用影像的光谱、纹理等多种信息，便于构建稳健和适用的变化检测模型，因此得到了学者们的广泛关注。……