矢量邊界約束下基于深度學(xué)習(xí)和高分影像的土地利用矢量圖斑變化檢測(cè)方法

摘要： 土地利用矢量圖斑是反映土地利用狀況和空間分布的重要數(shù)據(jù)。然而，隨著城市化進(jìn)程的加快，以人工為主的方法已無法滿足當(dāng)前精準(zhǔn)、高效的土地利用矢量圖斑變化檢測(cè)需求。因此，本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并考慮其對(duì)樣本量的需求，提出了一種矢量邊界約束下的土地利用矢量圖斑自動(dòng)變化檢測(cè)方法。首先，在T1時(shí)期的矢量圖斑約束指導(dǎo)下，利用改進(jìn)的簡單線性迭代聚類算法對(duì)兩期高分辨率影像進(jìn)行精確分割。其次，通過基...