Detektion av förändringar är ett av de centrala problemen vid jordobservation och undersöktes ingående under de senaste årtiondena. I detta dokument föreslår vi en ny återkommande konvolutionell neurala nätverk (ReCNN) arkitektur, som är tränad att lära sig en gemensam spektral-spatial-temporal funktion representation i en enhetlig ram för förändring upptäckt i multispektral bilder. I detta syfte för vi samman ett konvolutionellt neuralt nätverk och ett återkommande neuralt nätverk till ett end-to-end-nätverk. Den förra kan generera rika spektral-spatiala funktioner representationer, medan den senare effektivt analyserar temporal beroende i bitamporal bilder. Jämfört med tidigare metoder för att ändra detektion, har den föreslagna nätverksarkitekturen tre distinkta egenskaper: 1) den är end-to-end trailing, i motsats till de flesta befintliga metoder vars komponenter är separat utbildade eller datoriserade; 2) den utnyttjar naturligt rumslig information som har visat sig vara till nytta för att ändra detektionsuppgift; och 3) den är kapabel att anpassa sig till det tidsmässiga beroendet mellan multitemporala bilder, till skillnad från de flesta algoritmer som använder ganska enkel operation som bilddifferencing eller stapling. Så vitt vi vet är detta första gången som en återkommande konvolutionell nätverksarkitektur har föreslagits för multitemporell fjärranalys av bilder. Det föreslagna nätverket valideras för verkliga multispektraldatamängder. Både visuella och kvantitativa analyser av de experimentella resultaten visar konkurrenskraft i det föreslagna läget. Index Terms-Change detektion, lång korttidsminne (LSTM), multitemporal bildanalys, återkommande konvolutionella neurala nätverk (ReCNN).
Referensreferensreferensen föreslog en ny nätverksarkitektur, som är utbildad för att lära sig en gemensam spektral-spatialtemporal funktion representation i en enhetlig ram för förändring upptäckt av multispektral bilder.
Learning Spectral-Spatial-Temporal Features via a Recurrent Convolutional Neural Network for Change Detection in Multispectral Imagery
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}