Mar, 2018
使用循环卷积神经网络学习光谱 - 空间 - 时间特征,在多光谱图像中进行变化检测
Learning Spectral-Spatial-Temporal Features via a Recurrent Convolutional Neural Network for Change Detection in Multispectral Imagery
Lichao Mou, Lorenzo Bruzzone, Xiao Xiang Zhu
TL;DR本文提出了一种基于循环卷积神经网络的方法,能够在统一的框架下联合学习多光谱图像的空间、谱域和时间特征,达到更好的变化检测结果。与传统方法不同的是,该方法具备三个独特的特性,即端到端训练,自然利用空间信息以及能够自适应地学习多时相图像之间的时间依赖性。通过对实验结果的视觉和数量分析,证明了该方法在多时相遥感图像分析中的竞争性表现。