基于一致性生成对抗网络的遥感建筑物变化检测技术研究.docx

基于一致性生成对抗网络的遥感建筑物变化检测技术研究

目录

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1遥感技术的发展与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2建筑物变化检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目的及价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

相关技术研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1生成对抗网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2遥感图像变化检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3基于一致性技术的遥感变化检测研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

二、基于一致性生成对抗网络的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

生成对抗网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.1GAN的基本原理与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.2GAN的训练过程及优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

一致性理论在GAN中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1数据一致性概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2一致性在GAN中的实现方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

三、遥感建筑物变化检测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

遥感图像预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.1遥感图像的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.2遥感图像的预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

建筑物变化检测的方法与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.1变化检测的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2建筑物变化检测的方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3变化检测流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

四、基于一致性生成对抗网络的遥感建筑物变化检测模型构建．．．．33

模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.1输入输出设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.2生成器与判别器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.3模型整体架构图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

模型训练与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.2训练过程及优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.3模型评估指标及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

五、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

一、内容综述

随着遥感技术的不断发展，建筑物变化检测在许多领域中变得越来越重要，如城市规划、土地资源管理、环境监测等。传统的建筑物变化检测方法主要依赖于人工目视判读和计算机视觉技术，但这些方法存在一定的局限性，如效率低下、误判率高等问题。

近年来，深度学习技术在内容像处理领域取得了显著的成果，其中生成对抗网络（GANs）作为一种强大的生成模型，受到了广泛关注。GANs通过生成器和判别器之间的对抗训练，能够生成高度逼真的内容像。基于此，研究者们开始尝试将GANs应用于遥感建筑物的变化检测任务中。