【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高清遥感图像处理，尤其涉及一种遥感图像变化区域检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像在自然资源调查、环境监测、城市规划等方面起到了重要作用。并且，由于自然环境和人类活动的影响，遥感图像随着时间的推移可能会发生变化，如土地利用、植被覆盖、建筑物等等。因此，准确地检测遥感图像中的变化，对于保护自然资源和管理城市规划具有重要的意义。
2、然而，现有的遥感图像变化检测手段仍然存在一些问题难以解决，尤其是对遥感图像的变化检测精度较低，进而导致无法准确监测到自然环境和人类活动的影响变化。
3、因此，亟需一种能够准确检测到遥感图像的变化的遥感图像变化区域检测方法用于提升遥感图像变化检测的准确性和效率，为相关领域的发展提供有力支持。
4、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种遥感图像变化区域检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术遥感图像变化检测精度较低的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种遥感图像变化区域检测方法，所述方法包括以下步骤：
3、对待检测双时遥感图像数据进行数据处理，得到处理后的待检测双时遥感图像数据；
4、将所述处理后的待检测双时遥感图像数据输入到经训练的遥感图像变化检测模型中进行特征提取，得到待检测双时遥感图像特征集合；
5
6、基于所述融合遥感特征集合进行特征检测，得到遥感数据检测结果。
7、可选地，将所述处理后的待检测双时遥感图像数据输入到经训练的遥感图像变化检测模型中进行特征提取，得到待检测双时遥感图像特征集合，具体包括：
8、将所述处理后的待检测双时遥感图像数据输入到经训练的遥感图像变化检测模型中进行数据分类，分别得到第一遥感图像特征集合和第二遥感图像特征集合；
9、基于所述第一遥感图像特征集合和所述第二遥感图像特征集合分别进行特征提取，相应得到第一待检测遥感图像特征集合和第二待检测遥感特征集合；
10、将所述第一待检测遥感图像特征集合和所述第二待检测遥感特征集合进行整合，得到所述待检测双时遥感图像特征集合。
11、可选地，对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征恢复，得到融合遥感特征集合，具体包括：
12、对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征筛选融合，得到初始融合遥感特征集合；
13、基于所述初始融合遥感特征集合进行多尺度特征融合，得到所述融合遥感特征集合。
14、可选地，对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征筛选融合，得到初始融合遥感特征集合，具体包括：
15、对所述待检测双时遥感图像特征集合进行多尺度特征提取，得到遥感图像多尺度特征集合；
16、对所述遥感图像多尺度特征集合进行特征筛选融合，得到所述初始融合遥感特征集合。
17、可选地，基于所述初始融合遥感特征集合进行多尺度特征融合，得到所述融合遥感特征集合，具体包括：
18、基于所述待检测双时遥感图像特征集合进行语义特征提取，得到对应的高维语义信息；
19、基于所述高维语义信息与所述初始融合遥感特征集合进行多尺度特征融合，得到所述融合遥感特征集合。
20、可选地，对所述初始融合遥感特征集合进行多尺度特征融合，得到所述融合遥感特征集合之前，具体还包括：
21、对所述初始融合遥感特征集合进行特征尺度检测；
22、若所述初始融合遥感特征集合中的输入特征尺度相同，则对输入特征进行特征拼接，得到拼接后的初始融合遥感特征集合；
23、若所述初始融合遥感特征集合中的输入特征尺度不同，则对低尺度输入特征进行上采样后再与高尺度输入特征进行特征拼接，得到拼接后的初始融合遥感特征集合。
24、可选地，所述经训练的遥感图像变化检测模型的具体训练过程包括：
25、将遥感数据标记样本集合输入到待训练的遥感图像变化检测模型中进行机器学习，并周期性输出模型阶段检测结果；
26、若所述模型阶段检测结果为合格时，得到经训练的遥感图像变化检测模型；
27、若所述模型阶段检测结果为不合格时，调整所述遥感图像变化检测模型模型的模型权重参数并继续进行机器学习，直至后续模型阶段检测结果为合格时，得到所述经训练的遥感图像变化检测模型。
28、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种遥感图像变化区域检测装置，所述遥感图像变化区域检测装置包括：
29、预处理模块：对待检测双时遥感图像数据进行数据处理，得到处理后的待检测双时遥感图像数据；
30、特征提取模块：将所述处理后的待检测双时遥感图像数据输入到经训练的遥感图像变化检测模型中进行特征提取，得到待检测双时遥感图像特征集合；
31、特征恢复模块：对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征恢复，得到融合遥感特征集合；
32、特征检测模块：基于所述融合遥感特征集合进行特征检测，得到遥感数据检测结果。
33、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种遥感图像变化区域检测设备，所述遥感图像变化区域检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的遥感图像变化区域检测程序，所述遥感图像变化区域检测程序配置为实现如上文所述的遥感图像变化区域检测方法的步骤。
34、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有遥感图像变化区域检测程序，所述遥感图像变化区域检测程序被处理器执行时实现如上文所述的遥感图像变化区域检测方法的步骤。
35、本专利技术对待检测双时遥感图像数据进行数据处理，得到处理后的待检测双时遥感图像数据；将所述处理后的待检测双时遥感图像数据输入到经训练的遥感图像变化检测模型中进行特征提取，得到待检测双时遥感图像特征集合；对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征恢复，得到融合遥感特征集合；基于所述融合遥感特征集合进行特征检测，得到遥感数据检测结果。本专利技术基于经训练的遥感图像变化检测模型，对待检测双时遥感图像数据依次进行特征提取、特征恢复和特征检测，从而最终确定遥感图像的变化区域，实现了对遥感图像变化区域的检测，并且提高了其检测效率以及检测准确率。
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1.一种遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，将所述处理后的待检测双时遥感图像数据输入到经训练的遥感图像变化检测模型中进行特征提取，得到待检测双时遥感图像特征集合，具体包括：
3.根据权利要求1所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征恢复，得到融合遥感特征集合，具体包括：
4.根据权利要求3所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征筛选融合，得到初始融合遥感特征集合，具体包括：
5.根据权利要求3所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，基于所述初始融合遥感特征集合进行多尺度特征融合，得到所述融合遥感特征集合，具体包括：
6.根据权利要求3所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，对所述初始融合遥感特征集合进行多尺度特征融合，得到所述融合遥感特征集合之前，具体还包括：
7.根据权利要求1-6中任一项所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，所述经训练
8.一种遥感图像变化区域检测装置，其特征在于，所述遥感图像变化区域检测装置包括：
9.一种遥感图像变化区域检测设备，其特征在于，所述遥感图像变化区域检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的遥感图像变化区域检测程序，所述遥感图像变化区域检测程序配置为实现根据权利要求1至7中任一项所述的遥感图像变化区域检测方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，计算机程序被处理器执行时能够实现权利要求1至7任一项所述的遥感图像变化区域检测方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，将所述处理后的待检测双时遥感图像数据输入到经训练的遥感图像变化检测模型中进行特征提取，得到待检测双时遥感图像特征集合，具体包括：
3.根据权利要求1所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征恢复，得到融合遥感特征集合，具体包括：
4.根据权利要求3所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，对所述待检测双时遥感图像特征集合进行特征筛选融合，得到初始融合遥感特征集合，具体包括：
5.根据权利要求3所述的遥感图像变化区域检测方法，其特征在于，基于所述初始融合遥感特征集合进行多尺度特征融合，得到所述融合遥感特征集合，具体包括：
6.根据权利要求3所述的遥感图像变化区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁小晨，黄俊青，林灿堂，严肇基，
申请(专利权)人：澳门理工大学，
类型：发明
国别省市：
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