一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法.docx

该【一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法 】是由【wz_198613】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法摘要:城市建筑物变化检测是一项重要的任务,可以监测城市发展、规划和管理。近年来,基于影像分割的方法在城市建筑物变化检测中显示出了良好的效果。本论文提出了一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法。首先,使用深度学习模型对历史建筑物影像和新建筑物影像进行特征提取。然后,使用分割方法对提取的特征进行聚类,得到建筑物区域。最后,通过比较历史建筑物区域和新建筑物区域之间的差异,确定建筑物的变化情况。实验证明,该方法能够有效地检测城市建筑物的变化,具有较高的准确率和鲁棒性。关键词:城市建筑物变化检测、影像分割、深度学习、特征提取、聚类、差异比较、准确率、、开发和管理中的一项重要任务。准确地检测城市建筑物的变化可以帮助我们监测城市的发展趋势,规划合理的城市结构和管理城市资源。传统的城市建筑物变化检测方法主要基于遥感影像的变化信息。然而,传统方法在处理复杂的城市环境、大量数据和多变的建筑物形状时存在一定的局限性。近年来,基于影像分割的方法在城市建筑物变化检测中显示出了良好的性能。。该方法主要包括特征提取、聚类和差异比较三个步骤。,首先使用深度学习模型(如卷积神经网络)进行特征提取。深度学习模型在图像处理领域取得了巨大的成功,能够提取出图像中的重要特征。通过在大量的训练样本上训练深度学习模型,我们可以获得有效的、具有代表性的特征向量。,我们使用聚类方法对历史建筑物影像和新建筑物影像进行分割。聚类方法可以将图像中的像素点划分为不同的区域,从而得到建筑物的形状和位置信息。常用的聚类方法包括K-means算法和谱聚类算法。通过分割后的建筑物区域,我们可以得到建筑物的几何特征和局部特征。,通过比较历史建筑物区域和新建筑物区域之间的差异,确定建筑物的变化情况。差异比较可以基于区域的形状、尺寸、颜色等特征进行。我们可以使用差异度量指标(如交叉熵、欧式距离等)来度量历史建筑物区域和新建筑物区域之间的差异程度。如果差异程度超过一定阈值,我们可以判定该区域发生了变化。。实验使用了包括历史建筑物影像和新建筑物影像在内的遥感数据集。我们使用了深度学习框架进行特征提取,并采用了谱聚类算法对建筑物影像进行分割。通过比较历史建筑物区域和新建筑物区域之间的差异,我们得到了城市建筑物的变化情况。实验结果表明,我们提出的基于影像分割的城市建筑物变化检测方法在准确率和鲁棒性方面都取得了较好的性能。该方法能够有效地检测城市建筑物的变化,对于城市规划和管理具有重要意义。。该方法通过深度学习模型提取特征,使用聚类方法进行影像分割,并通过差异比较检测建筑物变化。实验证明,该方法能够有效地检测城市建筑物的变化,具有较高的准确率和鲁棒性。未来,我们将继续改进该方法,提高其性能,并将其应用于实际的城市规划和管理中。