Обзор обнаружения изменений на растровых изображениях с использованием глубокого обучения: типичные алгоритмы и тенденции развития
摘要
Обнаружение изменений в растровых изображениях с двойным временным масштабом является важной отраслью исследований интеллектуальной интерпретации и применения растровых изображений, целью которой является получение информации о изменении типов земельного покрытия или объектов в одном и том же контролируемом районе в определенный промежуток времени. При совместном приводе растровых данных (особенно распространение и накопление высокоразрешенных растровых изображений) и глубокого обучения, технологии обнаружения изменений растровых изображений проходят быстрое эволюционирование. В этой связи, в данной статье обобщая и анализируя типичные алгоритмы и последние достижения обнаружения изменений растровых изображений с высоким разрешением с двойным временным масштабом, охватывающие двоичное обнаружение изменений, семантическое обнаружение изменений, оценку повреждений зданий, описание изменений и другие общие задачи; впоследствии сматривая на основные тенденции исследований обнаружения изменений растровых изображений, и выделяя текущие проблемы и вызовы на фоне существующей эволюционирующей тенденции, чтобы предоставить рекомендации для будущей связанной работы по исследованиями.
关键词
высокоразрешенные растровые изображения; растровые изображения с двойным временным масштабом; глубокое обучение; обнаружение изменений; обзор литературы