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摘要：本发明提供了一种面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质，包括：获取小尺度监测区域对应的两期遥感影像；对两期遥感影像进行多尺度变换处理生成差异概率影像，以及通过深度学习模型对两期遥感影像进行语义分割处理生成两期地物要素图斑影像；基于差异概率影像和两期地物要素图斑影像，生成小尺度监测区域对应的变化图斑结果。本发明实现了对小尺度监测区域的变化检测，为小尺度监测区域的生态环境监管、治理能力的提升提供支撑作用。
主权项：1.一种面向小尺度的深度学习变化检测方法，其特征在于，包括：获取小尺度监测区域对应的两期遥感影像；对两期所述遥感影像进行多尺度变换处理生成差异概率影像，以及通过深度学习模型对两期所述遥感影像进行语义分割处理生成两期地物要素图斑影像；其中，所述差异概率影像用于表征所述小尺度监测区域内发生变化的子区域对应的置信度，所述地物要素图斑影像用于表征所述小尺度监测区域内不同地物要素的分布情况；基于所述差异概率影像和两期所述地物要素图斑影像，生成所述小尺度监测区域对应的变化图斑结果；其中，所述变化图斑结果用于表征所述小尺度监测区域内不同地物要素的变化情况。
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百度查询： 航天宏图信息技术股份有限公司 面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质
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