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目录
摘要I
AbstractIII
第一章绪论1
1.1研究目的和意义1
1.2国内外研究现状3
1.2.1基于特征的方法3
1.2.2基于机器学习的方法5
1.2.3基于深度学习的方法6
1.3论文研究内容及贡献8
1.4论文的组织结构9
1.5本章小结10
第二章相关工作11
2.1相关知识11
2.1.1残差网络11
2.1.2自注意力机制11
2.1.3Transformer12
2.1.4超图学习13
2.2数据集14
2.3评价指标15
2.4本章小结16
第三章基于跨时相差异Transformer的高分辨率遥感图像变化检测方法17
3.1方法介绍17
3.1.1网络结构设计17
3.1.2跨时相差异注意力18
3.1.3跨时相差异Transformer编码器20
3.1.4跨时相差异Transformer解码器21
3.1.5一致性感知模块22
3.1.6损失函数23
3.2实验结果与分析24
3.2.1实验细节24
3.2.2LEVIR-CD数据集的实验24
3.2.3WHU-CD数据集的实验25
3.2.4CLCD数据集的实验26
3.2.5消融实验27
3.2.6中间结果的可视化分析30
3.3本章小结31
第四章基于多视角超图融合网络的高分辨率遥感图像变化检测方法33
4.1方法介绍33
4.1.1网络结构设计33
4.1.2时相超图学习分支34
4.1.3光谱超图学习分支35
4.1.4空间超图学习分支36
4.1.6多视角特征融合模块37
4.1.7损失函数38
4.2实验结果与分析38
4.2.1实验细节38
4.2.2LEVIR-CD数据集的实验38
4.2.3SYSU-CD数据集的实验40
4.2.4CLCD数据集的实验41
4.2.5消融实验42
4.2.5中间结果的可视化分析46
4.3本章小结47
第五章总结和展望49
5.1全文总结49
5.2未来工作展望50
参考文献51
攻读硕士学位期间的主要成果61
致谢63
摘要
变化检测指的是从不同时间收集的两幅遥感图像中推断出变化区域。随着遥感技术的
不断发展，高分辨率遥感图像的获取变得越来越容易，人们可以利用高分辨率的遥感图像
来监测地面上地物的变化。然而，双时相的高分辨率遥感图像包含丰富的地物细节的同时
也涵盖了更为复杂的变化类型。因此，精准地捕捉到遥感图像间的这种复杂变化关系成为
了变化检测的重中之重。现有的遥感图像变化检测方法可以分为基于特征的方法、基于机
器学习的方法、基于深度学习的方法。其中，当下最热门的是基于深度学习的方法，但是
现有的基于深度学习的方法没有充分探索双时相图像中的变化关系，并且未能充分利用高
分辨率遥感图像的多视角特征来检测高阶的复杂关系。
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